VMD与MCKD在轴承故障诊断中的应用与研究

发布时间：2018-02-26 00:31

  本文关键词： 变分模态分解 最大相关峭度解卷积 本征模态函数 故障诊断　出处：《组合机床与自动化加工技术》2017年05期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：针对传统解调分析难以提取轴承故障信息的这一特征,提出了一种变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)与最大相关峭度解卷积(maximum correlated kurtosis deconvolution,MCKD)相结合的滚动轴承故障诊断方法。首先对轴承故障信号进行进行VMD分解并得到一系列窄带本征模态函数(intrinsic mode functions,IMFs);然后对各个IMF分量进行MCKD降噪,突出故障冲击成分;最后对降噪后的信号进行包络解调分析完成轴承的故障诊断。仿真信号和轴承故障振动信号的分析结果表明,基于VMD和MCKD的轴承故障诊断方法能够准确地获取轴承故障特征频率。
[Abstract]:In view of this feature that traditional demodulation analysis is difficult to extract bearing fault information, A fault diagnosis method for rolling bearing based on variational mode decomposition (VMD) and maximum correlated kurtosis deconvolution (maximum correlated kurtosis deconvolution MCKD) is presented. Firstly, the bearing fault signals are decomposed by VMD and a series of narrow band eigenmodes are obtained. The state function is intrinsically mode functionsn, and then the MCKD denoising of each IMF component is carried out. Finally, the envelope demodulation analysis of the noise reduction signal is used to complete the fault diagnosis of the bearing. The analysis results of the simulation signal and the bearing fault vibration signal show that, Bearing fault diagnosis method based on VMD and MCKD can accurately obtain bearing fault characteristic frequency.
【作者单位】： 内蒙古科技大学机械工程学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51565046) 内蒙古自然科学基金资助项目(2015MS0512) 内蒙古高等学校科学研究资助项目(NJZY146)
【分类号】：TH133.3

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本文编号：1535818