基于自适应局部迭代滤波和能量算子解调的滚动轴承故障特征提取.docx

基于自适应局部迭代滤波和能量算子解调的滚动轴承故障特征提取
摘要
在机械系统中，滚动轴承是一种重要的机械元件，而其故障会导致机械系统的失效。因此，对滚动轴承的故障诊断至关重要。本文提出了一种基于自适应局部迭代滤波和能量算子解调的滚动轴承故障特征提取方法。该方法通过自适应局部迭代滤波技术降低了噪声干扰，然后使用能量算子解调技术提取了滚动轴承的故障频率特征。实验结果表明，该方法能够有效地提取滚动轴承的故障特征并较好地区分滚动轴承的健康状态和故障状态。
关键词：滚动轴承；故障诊断；特征提取；自适应局部迭代滤波；能量算子解调
引言
滚动轴承是机械系统中常用的机械元件之一。然而，由于长期运转和不适当的使用，滚动轴承容易出现失效和故障，导致机械系统的失效。因此，对滚动轴承的故障及时诊断和维修非常重要。
滚动轴承故障诊断通常分为两种方法：基于时间域的方法和基于频域的方法。基于时间域的方法通常使用峰值、包络分析和形态分析等技术来诊断滚动轴承的故障。基于频域的方法通常使用快速傅里叶变换（FFT）和小波变换来分析滚动轴承的频谱特性和频率特征。尽管这些方法在滚动轴承故障诊断中具有广泛的应用，但它们都存在明显的缺点。基于时间域的方法容易受到噪声的干扰，而基于频域的方法则需要先预先确定波形的长度，且算法较为复杂。
为了解决以上问题，本文提出了一种基于自适应局部迭代滤波和能量算子解调的滚动轴承故障特征提取方法。该方法首先使用自适应局部迭代滤波技术来降低噪声的影响，接着使用能量算子解调技术来提取滚动轴承的故障频率特征。实验结果表明，该方法能够有效地提取滚动轴承的故障特征，并较好地区分滚动轴承的健康状态和故障状态。
方法
本文提出的滚动轴承故障特征提取方法包括以下步骤：
1.自适应局部迭代滤波
由于环境噪声和机械噪声都会对滚动轴承信号产生干扰，因此在进行故障特征提取前需要进行滤波处理。自适应局部迭代滤波可以有效地消除白噪声和非线性噪声，并保留故障信号的有效信息。
2.能量算子解调
将滚动轴承信号进行能量算子解调后，可以得到信号的幅值特征，然后使用功率谱密度对幅值特征进行分析得到滚动轴承的故障频率特征。
实验
本文的实验使用了一台五级离心压缩机中的滚动轴承振动信号，该信号由加速度传感器采集，并进行了前置放大和模数转换。使用MATLAB软件对信号进行了预处理和特征提取。
实验结果表明，本文提出的基于自适应局部迭代滤波和能量算子解调的滚动轴承故障特征提取方法能够有效地提取滚动轴承的故障特征，并较好地区分滚动轴承的健康状态和故障状态。
结论
本文提出的基于自适应局部迭代滤波和能量算子解调的滚动轴承故障特征提取方法可以有效地提取滚动轴承的故障特征。实验结果表明，该方法具有较高的诊断准确性和鲁棒性。在实际应用中，该方法可以为机械系统的故障诊断提供有效的参考。
参考文献
[1]Zhang,Y.,Wang,W.,&Guo,L.(2017).AFaultDiagnosisMethodforRollingBearingsBasedonImprovedLocalIterativeFilteringandPermutationEntropy.ShockandVibration,2017,1–15.
[2]Chen,B.,&Liu,J.(2018).RollingBearingFaultDiagnosisBasedonEEMDEnergyEntropyandOptimalLiftingWaveletPacket.MathematicalProblemsinEngineering,2018,1–14.
[3]Wang,X.,Hu,T.,&Li,L.(2019).BearingFaultDiagnosisMethodBasedonVMD-LMPSOandPowerSpectrumAnalysis.MathematicalProblemsinEngineering,2019,1–14.