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1. 基于LMS和Fast-Kurtogram的滚动轴承早期故障诊断
杨晓雨,荆双喜,罗志鹏
噪声与振动控制    2019, 39 (1): 172-176.   DOI: 10.3969/j.issn.1006-1355.2019.01.033
摘要179)      PDF(pc) (1831KB)(1135)    收藏

针对滚动轴承早期故障特征提取困难的问题,本文提出一种LMS(Least Mean Square,LMS)算法降噪、Fast-Kurtogram选频和共振解调技术相结合的滚动轴承故障诊断方法。首先对采集到的信号进行自适应降噪,减弱背景噪声的影响;然后利用谱峭度值对故障信号中瞬态成分敏感的特性,通过计算降噪后信号的快速峭度图,确定滤波器最优频带中心和带宽;最后进行共振包络解调提取出滚动轴承早期故障特征。通过仿真和实验验证分析,验证了该方法在滚动轴承早期故障诊断中的适用性和有效性。

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