【论文题名】	基于小波消噪技术的轧机轴承早期故障诊断
【英文题名】	Incipient Diagnosis on the Bearing Fault of Rolling Mills Based on Wavelet Denoising Technology
【 刊  名 】	北京工业大学学报
【英文刊名】	JOURNAL OF BEIJING UNIVERSITY OF TECHNOLOGY
【 分类号 】	TH17
【 作  者 】	王国栋
【作者单位】
【 年卷期 】	2006年 32卷 08期 754-759页
【 关键词 】	小波变换;故障定位;特征提取;分解-重构;阈值
【基金名称】	北京市科委计划项目
【 摘  要 】	由于背景噪声的影响,滚动轴承的冲击故障只有发展到一定程度后,才会在频域中体现明显的倍频特征.因此,直接采用频谱分析无法实现早期故障的特征提取.利用小波变换的"带通滤波"特性,可以将信号按照特定的频段进行分解,分解信号的单支重构可以将噪声与可用信号进行成功分离;采用预先设定的阈值对高频分解系数处理后进行全局重构同样可以达到消噪的目的.针对现场采集的轧机轴承振动信号,采用多种方式消噪后的信号处理结果表明,含有故障特征的低频信息被成功提取,从消噪信号的频谱图中可以及早辨识故障轴承的特征频率,实现早期故障的精确定位.
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