ART-2对滚动轴承振动信号幅值谱的清晰化提取与分类效果研究

摘要

滚动轴承振动信号的幅值谱往往在整个频带上都存在着均匀分布的噪声频率干扰,难以用一般的滤波方法去除,这对轴承实际振动频率成分的识别有很大的影响.通过对ART-2神经网络的分析,指出了在信号中的特征信息相对较强,而噪声相对较弱的情况下,利用ART-2可以对信号中的特征信息成分进行增强,并对噪声进行充分抑制.利用这一原理,实现了对轴承振动信号幅值谱的清晰化提取.对13个轴承振动信号幅值谱的处理实例表明,这种方法获得的模式中轴承实际振动频率成分被清晰地提取了出来,而均布噪声频率则被充分抑制.进一步研究了ART-2的警戒系数对幅值谱清晰化处理效果的影响,并对这种影响机理进行了解释.