BSS与Morlet小波变换在轴承声学故障诊断中的研究
李静娇1
陈恩利2
刘永强2
1.石家庄铁路职业技术学院,石家庄050000;石家庄铁道大学机械工程学院,石家庄0500432.石家庄铁道大学机械工程学院,石家庄,050043
摘要：声音信号的测试与分析是滚动轴承故障检测与诊断的一种新方法,但其信噪比较低,因此提出了基于盲源分离技术和自适应Morlet小波变换诊断轴承声学信号故障的新方法.首先利用小波包将单通道的声音信号分离成2个虚拟通道的声音信号,再用盲源分离技术将信号进行源信号的提取,然后利用最小Shannon熵对Morlet小波的形状参数进行优化,找到与所测声音信号特征成份最匹配的小波,再对小波系数矩阵进行奇异值分解,通过奇异值与变化尺度的关系曲线得到最佳小波变换尺度,最后对滚动轴承故障信号进行Morlet小波变换进行故障特征提取.结果表明:该方法能有效地从强噪声背景下提取出轴承声学信号的故障.
关键词：声学信号盲源分离小波变换Shannon熵故障诊断
分类号：TN911(通信)TH133.33(机械零件及传动装置)
资助基金：国家自然科学基金(11227201)国家自然科学基金(11472179)国家自然科学基金(U1534204)国家自然科学基金(11572206)国家自然科学基金(11302137)河北省自然科学基金(A2015210005)
论文发表日期：2018-01-01
在线出版日期：2026-09-12（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 528-533 )
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