滚动轴承微弱故障特征提取方法研究

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5、业硕士学位论文滚动轴承微弱故障特征提取方法研究硕士研究生：袁万全导师：胡爱军副教授申请学位：工程硕士专业领域：机械工程培养方式：全日制所在学院：能源动力与机械工程学院答辩日期：2015年3月授予学位单位：华北电力大学ClassifiedIndex:TH17U.D.C:621ThesisfortheMasterDegreeResearchonFeatureExtractionofWeakFaultonRollingElementBearingCandidate：YuanWan-quanSupervisor：AssociateProcesso

6、r.HuAi-junSchool：SchoolofEnergy，PowerandMechanicalEngineeringDateofDefence：March,2015Degree-Conferring-Institution：NorthChinaElectricPowerUniversity华北电力大学硕士学位论文摘要滚动轴承在机械系统中有广泛的应用。实现滚动轴承的早期故障诊断，对于保障机械系统安全具有重要意义。论文针对滚动轴承早期故障信号特征不明显的特点，介绍了常用轴承故障分析方法的优缺点，提出了一种基于迭代的最小熵解卷积算法，该算

7、法可以根据信号的自身特点，通过反复迭代，以输入信号与输出信号的信噪比达到最大为终止条件，自适应的选择滤波器阶数，避免了最小熵解卷积算法受人的主观因素影响的缺点。为了验证该算法对微弱故障特征提取的可行性和有效性，在对相关滚动轴承振动模型深入分析的基础上，分别从信号信噪比较小和冲击成分能量较小两个方面进行了故障信号仿真，采用迭代解卷积算法实现了微弱故障特征的提取。最后将所提算法应用到实验数据中，通过对滚动轴承微弱故障信号分析，证明了算法的有效性。仿真、实验分析，及与常用的希尔伯特包络和最小熵解卷积方法的对比结果表明，迭代解卷积方法可以准确提取

8、微弱滚动轴承故障特征，实现滚动轴承早期诊断。关键词滚动轴承故障诊断微弱故障最小熵解卷积1华北电力大学硕士学位论文AbstractRollingbearingiswidelyusedinmech