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    • 論文
    主辦單位:煤炭科學研究總院出版傳媒集團、中國煤炭學會學術期刊工作委員會
    今日專家

    西安科技大學碩士研究生導師,中國煤炭工業協會信息化分會理事,中國...

    亮點論文


    滾動軸承處于早期故障階段時,特征信號微弱,并且受環境噪聲影響嚴重,因此故障特征提取困難。針對這一問題,提出了基于自適應最大相關峭度解卷積的滾動軸承早期故障診斷方法。


    利用粒子群算法優良的尋優特性,并行搜尋最大相關峭度解卷積算法的影響參數,自適應地實現最佳的卷積算法處理后,沖擊特性會得到增強,對解卷積信號做進一步包絡解調分析,通過分析包絡譜中幅值突出的頻率成分可最終判定故障類型。仿真和實測信號分析結果表明,該方法可有效提取滾動軸承早期故障微弱特征頻率信息。 

    主辦單位:煤炭科學研究總院出版傳媒集團 中國煤炭學會學術期刊工作委員會

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