基于改进的G-SVSLMS与冗余提升小波的滚动轴承故障诊断
来源：机床与液压杂志2018年第19期北京时间：
作者：陈晓军
单位：南通开放大学机电工程学院
摘要：噪声的干扰导致滚动轴承早期故障信号不易被发现，有效滤除噪声信号是实现设备早期故障诊断的关键。对基于Sigmoid函数的变步长自适应算法（G-SVSLMS）进行相关性改进,并将该方法应用于振动信号的初始降噪。根据冗余提升原理对一次降噪后信号进行再降噪，从而实现设备振动信号的有效的提取。实验及工程数据分析表明该复合方法的应用效果明显高于单一滤波方法。
关键词：自适应算法;小波分析;滚动轴承;故障诊断
基金资助：国家软科学计划科技部资助项目（2014GXS4B046）
