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基于双时域微弱故障特征增强的轴承早期故障智能识别
基于双时域微弱故障特征增强的轴承早期故障智能识别
摘要：
随着机械设备在工业生产中的广泛应用，轴承作为关键元件之一，在设备正常运行和生产效率方面起着重要作用。然而，轴承在长时间运行过程中，会受到各种外界因素和内部磨损的影响，出现故障的概率逐渐增加。因此，早期故障诊断和预测轴承故障成为机械设备运行维护的重要方面。本文提出了一种基于双时域微弱故障特征增强的轴承早期故障智能识别方法，该方法可以有效地提高轴承早期故障的识别和预测能力。
关键词：轴承故障诊断，早期故障，时域特征，故障智能识别
1.引言
轴承作为机械设备的重要组成部分，在机械设备的正常运行中起着关键作用。然而，由于使用环境的影响以及轴承自身的磨损，轴承在长时间运行过程中会出现各种故障，如颗粒磨损、内圈和外圈的绝缘破坏等。早期故障诊断和预测轴承故障对于设备运行维护和生产效率具有重要影响。
2.相关工作
在轴承故障诊断方面，研究人员提出了许多不同的方法和技术。其中，时域特征分析方法是一种常用的方法，它可以通过对振动信号的时域特征进行分析来识别轴承故障。然而，由于早期故障信号的幅值较小，时域特征对于早期故障的识别能力有限。
3.方法介绍
本文提出了一种基于双时域微弱故障特征增强的轴承早期故障智能识别方法。该方法通过对轴承振动信号进行预处理，包括滤波和降噪，来提高信号的质量。然后，采用双时域分析方法，分别对原始振动信号和增强信号进行时域特征提取。最后，使用机器学习算法对提取的特征进行分类和预测。
4.实验结果和分析
本文通过实验验证了提出方法的有效性。实验结果表明，通过对振动信号进行预处理和双时域特征提取，可以提高对早期故障的识别能力。此外，采用机器学习算法进行分类和预测，可以进一步提高诊断精度。
5.结论
本文提出了一种基于双时域微弱故障特征增强的轴承早期故障智能识别方法，通过对轴承振动信号的预处理和双时域特征提取，可以有效提高对轴承早期故障的识别和预测能力。实验结果验证了提出方法的有效性，为轴承故障诊断和预测提供了新的思路和方法。
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