基于改进小波阈值降噪的滚动轴承故障诊断方法

摘要：

针对滚动轴承早期故障信号存在大量噪声使得提取故障特征困难的问题,提出了一种基于新改进小波阈值的降噪方法.该方法是通过采用互补集合经验模态分解(CEEMD)方法将原始故障信号进行分解,得出各阶本征模态函数(IMF)分量;选取关键的IMF分量进行重构信号,将重构信号经过新改进小波阈值算法和快速谱峭度进行滤波降噪;进行Hilbert包络解调,得出滚动轴承的故障特征频率.分别用仿真噪声信号和滚动轴承的实验信号对该方法进行验证,并将新改进小波阈值算法与传统的小波硬阈值和小波软阈值算法进行比较分析,结果表明该方法可以有效提高故障信号的信噪比,降噪效果明显,能有效获得滚动轴承的故障特征频率.

关键词：故障诊断、滚动轴承、CEEMD、改进小波阈值降噪、快速谱峭度

所属期刊栏目：35

分类号：TH165+.3;TH133.33

资助基金：国家自然科学基金;陕西省自然科学基础研究基金资助项目

在线出版日期：2022-05-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：454-463