基于多重降噪的滚动轴承声信号故障特征提取

摘要

针对滚动轴承故障诊断中声信号信噪比较低、特征提取困难的问题,提出多重降噪轴承故障特征提取方法.该方法首先用最小熵解卷积对故障轴承声信号进行预处理来提高信噪比,然后利用局部特征尺度分解将处理后的信号分解为多个内禀尺度分量,进一步利用相关系数-峭度值原则,筛选出最佳内禀尺度分量进行重构,最后通过1.5维Teager能量谱提取轴承故障特征.仿真及实验结果表明,相较于单一使用最小熵解卷积或局部特征尺度分解等降噪方法,多重降噪方法可以在信噪比极低的情况下有效提取故障特征.