基于高密度小波变换的航空发动机滚动轴承故障诊断方法

基于高密度小波变换的航空发动机滚动轴承故障诊断方法黄姗姗;李志农

【期刊名称】《轴承》

【年(卷),期】2023()2

【摘要】基于高密度小波变换对原始信号尺度划分更加精细的优势,将高密度小波变换、软阈值降噪和频谱分析相结合,提出了基于高密度小波变换的航空发动机滚动轴承故障诊断方法。该方法通过设定分解层数对信号进行高密度小波变换,得到每一尺度上的低频、中频、高频分量;对各分量软阈值降噪处理后进行频谱分析,进而实现故障特征频率的识别。利用仿真信号验证了高密度小波变换的有效性,通过航空发动机滚动轴承内圈故障和滚子故障工况下的试验信号进一步验证了该方法提取故障特征的能力,与传统小波变换方法的对比证明了该方法在抑制噪声干扰和故障特征频率识别方面的优势。

【总页数】7页(P19-25)

【作者】黄姗姗;李志农

【作者单位】南昌航空大学;无损检测技术教育部重点实验室

【正文语种】中文

【中图分类】TH133.33

【相关文献】

1.基于小波包分析方法的航空发动机滚动轴承故障诊断

2.基于改进经验小波变换的时频分析方法及其在滚动轴承故障诊断中的应用

3.基于小波变换和Involution卷

积神经网络的滚动轴承故障诊断方法4.基于特征融合的注意力增强卷积神经网络的航空发动机滚动轴承故障诊断方法5.机械加工过程中机械振动的原因及对策探讨

因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买