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论文类型：期刊论文

发表时间：2011-10-05

发表刊物：机械工程学报

收录刊物：EI、PKU、ISTIC、CSCD、Scopus

卷号：47

期号：19

页面范围：74-80

ISSN号：0577-6686

关键字：小波包;坐标变换;特征增强;主分量分析;独立分量分析

摘要：滚动轴承早期故障特征信号微弱且易受正常成分干扰,因此不易准确识别滚动轴承的早期故障.对含有微弱故障的滚动轴承信号进行小波包分解,通过对小波包分解得到的各子带进行研究,提出一种基于小波包—坐标变换(Wavelet packet-coordinate transformation,WP-CT)的故障特征增强方法.考虑到各频带均包含不同程度的故障信息,将小波包分解后的所有子带进行主分量分析(Principal component analysis,PCA)或独立分量分析(Independent component analysis,ICA)坐标变换,进而重构信号以进行滚动轴承故障识别.此方法能够削弱原始信号中正常成分带来的干扰,突出故障冲击成分,充分挖掘所有子带隐含的故障信息,从而提升故障识别能力.为证明此方法的有效性,采用仿真信号和工程实际信号验证分析,相比传统方法,基于小波包—坐标变换的新方法能够突出故障微弱特征,有利于滚动轴承早期状态识别和诊断技术的发展.