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基于加权峭度的滚动轴承故障特征提取  
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【英文篇名】 Extracting Fault Features of Rolling Bearings Based on Weighted Kurtosis
【下载频次】 ★★★★
【作者】 陈祥龙; 张兵志; 冯辅周; 江鹏程;
【英文作者】 CHEN Xiang-long; ZHANG Bing-zhi; FENG Fu-zhou; JIANG Peng-cheng; Department of Mechanical Engineering; Academy of Armored Force Engineering; Beijing Special Vehicle Research Institute;
【作者单位】 装甲兵工程学院机械工程系; 北京特种车辆研究所;
【文献出处】 装甲兵工程学院学报 , Journal of Academy of Armored Force Engineering, 编辑部邮箱 2017年 04期  
期刊荣誉:CJFD收录刊
【中文关键词】 峭度谱; 加权峭度(WK); 滚动轴承; 特征提取;
【英文关键词】 Kurtogram; Weighted Kurtosis(WK); rolling bearing; feature extraction;
【摘要】 针对峭度谱(Kurtogram)无法有效区别振动信号中的瞬态故障冲击和脉冲噪声,难以准确提取微弱的滚动轴承故障特征的问题,提出一种基于加权峭度(Weighted Kurtosis,WK)的滚动轴承故障特征提取方法,通过固定设置滤波带宽,利用加权峭度识别共振中心频率,确定带通滤波器的滤波中心频率和带宽,结合包络分析提取滚动轴承故障特征,并通过采集变速箱滚动轴承振动数据对该方法进行了验证。结果表明:该方法能够有效克服峭度谱的缺陷,稳健识别滚动轴承共振中心频率,准确提取滚动轴承故障特征,验证了该方法的有效性。
【英文摘要】 As the Kurtogram cannot effectively differentiate noise impulse and transient fault shock in the vibration signal,it is difficult to extract weak fault features of rolling bearings,a novel method based on Weighted Kurtosis( WK) is proposed to extract fault features of rolling bearings in this paper. The proposed method utilizes a WK to identify the resonant central frequency and confirm the band-pass filter central frequency by setting triple fault frequency as filtered bandwidth,coupling with envelope anal...
【基金】 军队科研计划项目
【更新日期】 2017-09-21
【分类号】 TH133.33
【正文快照】 滚动轴承是机械设备最容易发生失效的部位之一,在机械设备状态监测和故障诊断时,需要及时有效地提取滚动轴承的故障特征,确保机械设备连续可靠运行,以避免因突发故障造成的不必要损失[1]。当滚动轴承发生局部故障时,轴承会以一定的故障通过频率产生具有共振频率调制特征的循环?

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