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申请/专利权人：合肥工业大学
摘要：本发明公开了一种基于ITD与改进LMS自适应滤波结合的轴承故障特征提取方法，首先对电机轴承故障振动信号进行固有时间尺度分解，得到相应的固有旋转分量；然后根据峭度准则筛选出有效的PR分量进行信号重构；接着对重构信号进行改进LMS自适应滤波处理，得到最优滤波信号；最后，获取最优滤波信号的频谱并进行分析，提取所需的故障特征。本发明在常规的LMS自适应滤波方法上加以优化改进，并与ITD分解方法相结合，提高了滤波方法的可靠性和抗干扰性，较好地滤除了电机轴承故障振动信号中包含的干扰噪声，增强了故障特征提取的准确度。
主权项：1.一种基于ITD与改进LMS自适应滤波结合的轴承故障特征提取方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，利用ITD分解方法对故障信号x进行处理，获得若干个PR分量；步骤2，利用峭度指标，从步骤1中挑选出故障特征信息占比多的分量为有效PR分量，利用有效PR分量进行信号重构，得到重构信号x’；步骤3，对步骤2所述的重构信号x’进行改进LMS自适应滤波处理，获得最佳滤波信号YM；步骤4，利用FFT对步骤3所述的最佳滤波信号YM进行处理，获取其频谱并进行分析，完成轴承故障特征提取。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 合肥工业大学 一种基于ITD与改进LMS自适应滤波结合的轴承故障特征提取方法
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