基于加权非局部平均算法的滚动轴承故障诊断

摘要：

非局部平均算法（Non －Local Means，NLM）拥有十分优异的去噪性能，被广泛应用于二维图像信号处理领域，并逐渐应用于一维轴承故障信号检测中。该方法能够利用信号中存在的冗余冲击成分，以包括局部结构的小窗口或邻域为单元，利用局部结构相似性进行加权运算，抑制随机噪声信号，使冲击特征得到增强。但对于强烈背景噪声干扰下的信号，诊断效果不够理想。提出一种基于非局部平均算法的权重包络谱诊断方法，该方法对信号各点进行加权运算，通过权值比对，使信号冲击分量的尖锐特性得到进一步增强。通过与 EEMD 方法对比，以及实验室轴承故障数据和工程案例分析，验证了该方法在检测轴承局部故障检测中的有效性和优越性。

关键词：滚动轴承、非局部平均算法、加权运算、故障诊断

所属期刊栏目：35

分类号：TH165.3;TN911;TH17

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金;江西省科协重点活动赣科协字号;江西省研究生创新专项;江西省自然科学基金

在线出版日期：2016-11-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：156-161