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基于DT-LMD机床轴承故障信号提取研究
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山东省自然基金项目(ZR2013FM005);山东省高等学校科技计划项目(J10LG22)


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    摘要:

    为了准确得到机床故障轴承的运行状态,结合双树复小波变换(Daul-Tree Complex Wavelet Transform,DT-CWT)和局域均值方法(LMD)分解的方法提出了一种新的方法(DTLMD),对轴承故障振动信号提取,首先利用双树复小波变换对信号进行降噪和重构,其次通过局域均值方法分解,再次利用该方法对机床轴承实际振动信号进行分解,提取其能量特征值并将特征值进行归一化处理,得到各个分量的能量值;最后判断轴承的故障类型。

    Abstract:

    In order to accurately get fault bearing of the machine tool running state, a new method of Daul-Tree Complex Wavelet TransformLocal Mean Decomposition (DT-LMD) was proposed based on integration of DT-CWT and LMD, applying for bearing fault vibration signal extraction. Firstly, DT-CWT was used to reduce the signal noise and refactoring. Secondly, using the LMD to decompose, it was used to decompose the actual vibration signal of bearing of machine tool. The features energy of the machine tool bearing was extracted, and normalized the eigenvalue. Thirdly, the energy value of each component is gotten, finally the type of bearing fault is judged.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

侯蒙蒙,许同乐.基于DT-LMD机床轴承故障信号提取研究[J].机床与液压,2015,43(7):185-188.
.[J]. Machine Tool & Hydraulics,2015,43(7):185-188

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  • 在线发布日期: 2015-06-17
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