基于谐波小波奇异熵的轴承故障实时诊断
将谐波小波变换、奇异值分解理论和信息熵相结合,从揭示故障信号能量分布的复杂程度入手,提出一种轴承故障实时诊断的新方法.对轴承振动信号进行谐波小波分解,将分解得到的小波系数分别以尺度为行、时间为列构建谐波小波时频分布矩阵,并对该矩阵进行奇异值分解,以分解得到的奇异值为划分标准进行信息熵计算,通过信息的熵值来诊断轴承故障,给出了基于谐波小波奇异熵的轴承故障实时诊断的具体方法和模型.通过对轴承内圈故障、外圈故障大量的试验研究表明:该方法能有效地对轴承故障进行诊断,具有很高的实时性,能对采样频率低于68kHz的诊断系统进行实时诊断,适用性很好.
轴承故障、谐波小波变换、奇异值分解、信息熵、实时诊断
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TH165.3
国家重点基础研究发展规划973计划2007CB714706;2007CB714701
2010-03-26(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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