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1. 一种滚动轴承早期故障特征提取方法

崔奔, 张文斌, 郭盼盼

噪声与振动控制 2023, 43 (6): 95-100.

摘要（78）

PDF（pc）（2262KB）（99）

针对滚动轴承早期故障受噪声污染大，故障特征频率难以提取而导致的故障诊断困难问题，提出一种新的滚动轴承早期故障特征提取方法。首先利用泰尔指数(Theil Index，TI)对滚动轴承进行健康状态评估，并检测出状态异常的信号；然后对异常信号进行奇异谱分解(Singular Spectrum Decomposition，SSD)得到若干分量，以方差贡献度为标准筛选出最佳分量；最后通过蜜獾算法(Honey Badger Algorithm，HBA)优化的最大相关峭度解卷积(MaximumCorrelated Kurtosis Deconvolution，MCKD)对最佳分量进行降噪处理，并对降噪处理后的信号进行包络解调分析提取出故障特征频率。通过两个数据集的分析，验证所提方法的有效性。

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2. 《基于谐波小波滤波的旋转机械故障诊断新方法》

王誉蓉;张波;朱学军;张文斌

2009, 29 (5): 62-65. DOI: 10.3969/j.issn.1006-1355.2009.05.017

摘要（2720）

PDF（pc）（1390KB）（864）

针对旋转机械非平稳信号的特点，提出采用谐波小波滤波对现场采集的振动信号进行故障诊断的新方法。该方法基于谐波小波良好的盒形频谱特性，将特定频率段的成分与信号的其它频率成分既不交叠又不遗漏地分解到相互独立的频带上，再进行重构就可将特定频率成分提取出来。仿真计算及实例验证表明，谐波小波滤波方法具有良好的滤波效果，能将有用频率成分提取出来，为初步故障诊断提供依据。该方法具有算法简单，运算速度快的特点。