基于高阶统计量自适应滤波的故障特征的提取
本文论述了基于三阶累积量的RLS自适应算法(CDRLS)和基于累积量的LMS自适应算法(CDEFWLMS).通过对机车滚动轴承的保持架断裂典型故障信号的分析得出高阶统计量自适应算法具有良好的降噪性,CDEFWLMS算法和CDRLS算法比普通的LMS算法和RLS算法收敛速度快,稳定性好;同时得出CDEFWLMS算法比CDRLS算法更优,经处理后的特征频率更突出明显,实际中有较高的正确诊断率.研究表明:高阶统计量自适应滤波提取信号特征,可以容易的将正常的轴承信号和保持架断裂故障信号分离,从而进一步验证其在实际故障诊断、检测中的有着良好的应用特性.
自适应算法、RLS算法、LMS算法、故障诊断
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TN91
2007-10-08(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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