基于NLM权重包络谱的轮对轴承声音信号特征增强

摘要

针对轮对轴承声音信号故障特征难以提取的问题,将非局部均值消噪算法(Non-Local Means,NLM)引入基于声音信号的轴承故障诊断中.考虑到NLM算法仅适用于强信噪比信号的特征提取,对于微弱故障状态下的强噪声信号,其加权运算时取平均值的特性会导致循环故障冲击信息均值化的问题,在NLM算法的基础上提出权重包络谱诊断方法.该方法无需进行滤波操作,而是直接对原始信号加权运算得到信号各点的权值分布曲线作为原信号包络线,从权值的角度消除背景噪声成分,使故障冲击信息得到增强凸显,最后对权值分布曲线进行频谱分析判断故障类型.铁路货车轮对轴承声音信号特征增强案例分析结果验证了本文方法的有效性和优越性.