Noise and Vibration Control ›› 2023, Vol. 43 ›› Issue (6): 117-122.

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Early Fault Diagnosis of Rolling Bearings Based on Spectral Wavelet Adaptive Threshold Noise Reduction

  

  • Received:2022-06-06 Revised:2022-09-01 Online:2023-12-18 Published:2023-12-18

基于谱图小波自适应阈值降噪的滚动轴承早期故障诊断

梁伟龙1,马萍1,王小荣2,张宏立1   

  1. ( 1. 新疆大学电气工程学院,乌鲁木齐830017; 2. 新疆大学工程训练中心,乌鲁木齐830017 )

摘要: 针对滚动轴承早期故障信息微弱,被强大噪声干扰的问题,基于谱图理论在图谱域构建小波系数以分析图信号中包含信息的思想,提出一种谱图小波自适应阈值降噪(Spectral Graph Wavelet-adaptive Threshold Denoising,SGW-ATD)的滚动轴承早期故障诊断方法。首先,将一维振动信号转换为路图信号,引入谱图小波变换将路图信号分解。其次,保留低频尺度系数,构建自适应阈值对高频系数进行阈值处理,通过谱图小波逆变换得到降噪信号。最后,为进一步抑制噪声,求取降噪信号的自相关函数,通过对自相关函数进行包络谱分析实现故障特征提取。将所提方法与其他几种经典降噪方法进行对比;结果表明,所提方法得到的降噪信号信噪比更高,可以更有效地实现滚动轴承早期微弱故障诊断

关键词: 故障诊断, 路图, 滚动轴承, 谱图小波变换, 自适应阈值降噪, 自相关函数