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摘要
针对滚动轴承的故障特征提取易受到随机噪声的影响，本文提出了一种基于Infogram（信息图）和改进MNAD（Minimum noise amplitude deconvolution，最小噪声振幅反褶积）的故障特征提取算法。首先利用Infogram得到最优频带和带宽进行带通滤波，从而降低噪声成分的影响。其次，对预处理后的信号计算其多点峭度谱，并将平方包络基尼系数(SEGI)应用于MNAD的滤波器长度选取中，自适应选取MNAD的最佳滤波器长度。最后，基于多点峭度谱和最优滤波器长度优化MNAD的参数，并结合包络谱进行滚动轴承的故障诊断。仿真信号、实验数据分析证明了该方法的有效性。同时将其应用于工程实测信号中，验证其在实际工况中的解卷积能力。
- 出版日期2023
- 单位安徽工业大学
