聲信號分析方法在軸承故障診斷中的應用

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聲信號分析方法在軸承故障診斷中的應用

張武軍, 徐金梧, 楊德斌, 周艷玲, 王海峰

文章導航 > 工程科學學報 > 2002 > 24(1): 58-60

張武軍, 徐金梧, 楊德斌, 周艷玲, 王海峰. 聲信號分析方法在軸承故障診斷中的應用[J]. 工程科學學報, 2002, 24(1): 58-60. doi: 10.13374/j.issn1001-053x.2002.01.045

引用本文:

張武軍, 徐金梧, 楊德斌, 周艷玲, 王海峰. 聲信號分析方法在軸承故障診斷中的應用[J]. 工程科學學報, 2002, 24(1): 58-60. doi: 10.13374/j.issn1001-053x.2002.01.045

ZHANG Wujun, XU Jinwu, YANG Debin, ZHOU Yanling, WANG Haifeng. Machine Sound Using Wavelet and Application in Rolling Bearing Fault Diagnosis[J]. Chinese Journal of Engineering, 2002, 24(1): 58-60. doi: 10.13374/j.issn1001-053x.2002.01.045

Citation:

ZHANG Wujun, XU Jinwu, YANG Debin, ZHOU Yanling, WANG Haifeng. Machine Sound Using Wavelet and Application in Rolling Bearing Fault Diagnosis[J]. Chinese Journal of Engineering, 2002, 24(1): 58-60. doi: 10.13374/j.issn1001-053x.2002.01.045

張武軍, 徐金梧, 楊德斌, 周艷玲, 王海峰. 聲信號分析方法在軸承故障診斷中的應用[J]. 工程科學學報, 2002, 24(1): 58-60. doi: 10.13374/j.issn1001-053x.2002.01.045

引用本文:

張武軍, 徐金梧, 楊德斌, 周艷玲, 王海峰. 聲信號分析方法在軸承故障診斷中的應用[J]. 工程科學學報, 2002, 24(1): 58-60. doi: 10.13374/j.issn1001-053x.2002.01.045

ZHANG Wujun, XU Jinwu, YANG Debin, ZHOU Yanling, WANG Haifeng. Machine Sound Using Wavelet and Application in Rolling Bearing Fault Diagnosis[J]. Chinese Journal of Engineering, 2002, 24(1): 58-60. doi: 10.13374/j.issn1001-053x.2002.01.045

Citation:

ZHANG Wujun, XU Jinwu, YANG Debin, ZHOU Yanling, WANG Haifeng. Machine Sound Using Wavelet and Application in Rolling Bearing Fault Diagnosis[J]. Chinese Journal of Engineering, 2002, 24(1): 58-60. doi: 10.13374/j.issn1001-053x.2002.01.045

聲信號分析方法在軸承故障診斷中的應用

doi: 10.13374/j.issn1001-053x.2002.01.045

北京科技大學機械工程學院, 北京 100083

作者簡介:
張武軍男,33歲,助理研究員,博士

中圖分類號: TH17
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出版歷程
- 收稿日期: 2001-04-02
- 網絡出版日期: 2021-08-21

Machine Sound Using Wavelet and Application in Rolling Bearing Fault Diagnosis

Mechanical Engineering School, UST Beijing Beijing 100083, China

摘要: 由于軸承故障聲信號的混響及臨近的機械設備的噪聲，造成聲信號的頻域分析很困難．通過小波變換原理，對滾動軸承故障聲信號進行時頻分析．通過對聲信號的多尺度分解，分離出由故障造成的聲信號突變．實驗結果表明，較之以往的時域、頻域信號處理技術，該方法對聲音信號分解更趨合理，是一種可靠和有效的滾動軸承故障診斷新方法．
- 聲信號 /
- 故障診斷 /
- 小波變換 /
- 滾動軸承
Abstract: Machine sound always carries information about the working of the machine. But in many cases, the sound has a very low SNR, so it is very difficult to make time-frequency analyse of sound signal. A denoising method based on wavelet technology is given. Based on wavelet decomposition, sound signal caused by mechanical diagnosis can be separated. Experimentation tests that this is an effective method to diagnose fault of rolling bearing comparing with other fault diagnosis methods.
- sound signal /
- fault diagnosis /
- wavelet /
- rolling bearing

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