文章摘要
李常有,徐敏强,郭耸.利用声信号对滚动轴承进行故障诊断的研究[J].,2008,27(4):315-320
利用声信号对滚动轴承进行故障诊断的研究
Diagnosis of rolling element bearing fault using acoustic signal
  
中文摘要:
      旋转机械在运行过程中产生的声信号包含了滚动轴承的运行状态信息,且可采用非接触式测量,本文应用它对滚动轴承进行故障诊断。基于morlet小波变换的包络分析对采集的声信号进行降噪及包络处理,然后变换到频域,提取出特征频率并经过转换后作为线性神经网路的输入向量,辨识滚动轴承的状态。实验表明,本方法对滚动轴承故障诊断是有效的。
英文摘要:
      Acoustic signal generated by a rotating machine is used in the fault diagnosis of roiling element bearing,because it carries information about the working of rolling element bearing and the microphone collecting the signal does not touch the machine.Envelope a- nalysis technique based on the morlet wavelet transform is employed for reducing noise and envelope analysis of collected acoustic signal.Transform the envelope signal to the frequen- cy domain,extract the fault characteristic frequencies and transform it to the fault charac- teristic vectors to be used as the inputs of linear neural networks in order to identify the fault type of rolling element bearing.The experiments’results show that the diagnosis ap- proach in this paper is effective.
DOI:10.11684/j.issn.1000-310X.2008.04.015
中文关键词: 滚动轴承  故障诊断  声信号  包络分析  morlet小波变换  神经网络
英文关键词: Rolling element bearing  Fault diagnosis  Acoustic signal  Envelope analysis  Morlet wavelet transform  Neural networks
基金项目:
作者单位
李常有 哈尔滨工业大学航天学院,哈尔滨,150001 
徐敏强 哈尔滨工业大学航天学院,哈尔滨,150001 
郭耸 哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院,哈尔滨,150001 
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