關鍵詞：故障診斷 同步壓縮小波變換 故障信號提取 局部特征尺度分解 

摘要：針對強噪聲背景下滾動軸承故障診斷中存在的非平穩非線性信號特征提取這一難題,提出一種基于局部特征尺度分解(Local Characteristic-scale Decomposition,LCD)和同步壓縮小波變換的方法(Synchrosqueezing Wavelet Transform, SWT),該方法首先對信號進行LCD分解,將其分解成多個內稟尺度函數(Intrinsic Scale Component,ISC),選取包含有效頻率成分的ISC作為SWT的輸入信號,使用SWT對其作進一步分析,從而提取有效頻率特征。對強噪聲背景下提取的滾動軸承外圈故障信號、內圈故障信號以及滾動體故障信號進行分析的結果表明,相比局部特征尺度分解、同步壓縮小波變換等方法,該方法能夠有效抑制噪聲,從強噪聲背景下提取出有效信號頻率特征,從而能夠有效判斷滾動軸承的運轉狀況。同時該方法能夠有效重構信號。

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