基于局部能量密度的中介轴承故障特征提取与表征方法技术

本发明专利技术提供一种基于局部能量密度的中介轴承故障特征提取与表征方法，涉及轴承故障诊断技术领域。采用加速度传感器采集滚动轴承的振动信号；采用奇异谱分析方法对故障轴承振动信号进行初步降噪得到预降噪信号；以局部能量密度为适应度函数，通过人工蜂鸟算法对最大相关峭度解卷积方法进行参数寻优，利用寻优得到的最优参数对预降噪信号进行重构得到重构信号；对重构信号进行Hilbert包络解调分析，提取出故障特征对滚动轴承进行故障诊断。本发明专利技术能够有效识别信号分量中与轴承故障相关的信号特征含量，改善只按信号冲击成分进行筛选可能导致包含故障信息的分量被过滤、包含干扰信息的分量被重构的问题，更有效地实现轴承故障特征提取。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及轴承故障诊断，尤其涉及一种基于局部能量密度的中介轴承故障特征提取与表征方法。

技术介绍

1、滚动轴承是广泛应用于各种机械设备中的重要机械元件，轴承是否存在故障直接影响着整个机械设备的寿命和性能。目前主要的诊断方法主要通过识别设备振动信号中与轴承故障有关的冲击成分实现。然而由于航空发动机中介轴承安装位置特殊，其振动信号只能从机匣外侧采集。采集到的振动信号在经过长距离传播后严重衰减；此外由于航空发动机中存在着大量的回转结构，因此采集到的信号中混入了大量的背景噪声，这使得从航空发动机机匣外部采集的信号中难以提取和识别出轴承故障特征信息。因此需要对轴承的故障特征信息进行提取。

2、常用的故障特征提取方法，例如经验模态分解(empirical mode decomposition,emd)、小波包分解(wavelet packet decomposition,wpd)、经验小波变换(empircalwavelet transform,ewt)、变分模态分解(variational mode decomposition,vmd)等方法将信号分本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于局部能量密度的中介轴承故障特征提取与表征方法，其特征在于：包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于局部能量密度的中介轴承故障特征提取与表征方法，其特征在于：所述步骤2的具体方法为：

3.根据权利要求1所述的基于局部能量密度的中介轴承故障特征提取与表征方法，其特征在于：所述步骤3的具体方法为：

4.根据权利要求1所述的基于局部能量密度的中介轴承故障特征提取与表征方法，其特征在于：所述步骤4的具体方法为：

【技术特征摘要】

1.一种基于局部能量密度的中介轴承故障特征提取与表征方法，其特征在于：包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于局部能量密度的中介轴承故障特征提取与表征方法，其特征在于：所述步骤2的具体方法为：

3.根...

【专利技术属性】
技术研发人员：栾孝驰，张振鹏，沙云东，赵奉同，赵新华，杨杰，郭小鹏，
申请(专利权)人：沈阳航空航天大学，
类型：发明
国别省市：