国内刊号:31-1316/TU
国际刊号:1000-3835
发布日期:
作者:童水光,徐剑,从飞云,唐宁,张依东
单位:1.浙江大学 机械设计与自动化研究所,浙江 310027;2.浙江大学 热工与动力系统研究所,浙江 310027
关键词:信息熵; 滑移截取;最优滤波器;特征提取;滚动轴承
以故障信号局部包含信息的差异性为基础,结合相空间重构和信息熵理论,提出滑移信息熵序列对故障信息进行局部冲击特征识别。在此基础上,引入最小熵反卷积、最优滤波器构建等理论,成功实现了滚动轴承的微弱故障诊断。仿真数据和实验数据分析论证结果表明,本文提出的故障特征提取技术对于滚动轴承微弱冲击故障特征具有优越的识别和提取能力,对于实现滚动轴承强噪声背景下故障智能诊断具有重要的意义。<br> <br>
来源:2017年第21期
《振动与冲击》期刊编辑部