现代制造工程 ›› 2023, Vol. 519 ›› Issue (12): 132-139.doi: 10.16731/j.cnki.1671-3133.2023.12.017

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基于log-SAM改进Autogram的滚动轴承故障诊断

郑直,李显泽,刘伟民,王志军,曾魁魁   

  • 发布日期:2024-04-26
  • 基金资助:
    河北省自然科学基金资助项目(E2022209086); 河北省科技重大专项项目(22282203Z); 唐山市科技创新团队培养计划项目(21130208D)

  • Published:2024-04-26

摘要: 针对Autogram算法中的无偏自相关方法所得包络结果受到强噪声污染,导致无法有效地对滚动轴承进行故障诊断问题,提出改变原算法内部处理流程,同时将无偏自相关方法替换为log-SAM方法,形成一种改进Autogram算法。首先,对实测滚动轴承振动信号进行最大重复离散小波包变换分解(Maximal Overlap Discrete Wavelet Packet Transform, MODWPT),在不同分解层数形成一系列小波包子信号;其次,对小波包子信号求取谱峭度,并筛选最大谱峭度值所对应的子信号作为数据源;最后,对数据源进行阈值处理,进而将log-SAM替代无偏自相关方法进行包络分析,实现最优故障诊断。针对滚动轴承内圈仿真故障信号和实测故障信号,实验表明,改进Autogran算法具有良好的去噪能力和诊断效果,且较原Autogram算法和其他传统方法均更具有效性和优越性。

关键词: 滚动轴承; 故障诊断; Autogram算法; log-SAM; 包络分析

中图分类号: 


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