CS自适应随机共振与ITD相结合的轴承弱故障诊断
权振亚1
张学良2
李鹏程3
1.太原科技大学 机械工程学院,山西 太原 030024;山西水利职业技术学院 机电工程系,山西 太原 0300322.太原科技大学 机械工程学院,山西 太原 0300243.北京博华信智科技股份有限公司,北京 100000
摘要：为了解决轴承早期弱故障诊断的问题,提出将固有时间尺度分解(intrinsic time-scale decomposition,ITD)与布谷鸟自适应随机共振(cuckoo adaptive stochastic resonance,CASR)相结合的方法进行滚动轴承早期弱故障特征频率提取.针对采集到的滚动轴承振动信号复杂且信噪比(SNR)低、故障特征难以提取的问题,结合ITD能抑制端点效应、运算复杂度低等优势,该方法将信噪比作为随机共振的目标函数,通过仿真信号分析及实例验证,将ITD作为CASR处理信号的前处理,使滚动轴承故障信号显著加强,信噪比提高2.17倍,故障特征得到有效提取.
关键词：滚动轴承固有时间尺度分解弱故障随机共振
分类号：TH133.33(机械零件及传动装置)
资助基金：山西省研究生教育创新资助项目(2018BY105)
论文发表日期：2023-02-28
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：10( 136-145 )
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