基于MED和SK的滚动轴承循环冲击特征增强

发布时间：2017-08-04 05:26

  本文关键词：基于MED和SK的滚动轴承循环冲击特征增强

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【摘要】：提出了一种融合最小熵解卷积(minimum-entropy deconvolution,简称MED)和谱峭度(spectral kurtosis,简称SK)的轴承循环冲击类故障检测方法。利用最小熵解卷积得到消噪信号,若能检测到轴承故障特征则完成诊断过程,否则对消噪信号进行谱峭度分析选取最佳滤波器参数,对滤波信号进行二次滤波。通过包络谱检测确定是否存在故障及故障类型。实验室信号及工程案例的分析结果验证了该方法在检测轴承局部故障中的有效性和优越性。
【作者单位】： 华东交通大学机电与车辆工程学院;
【关键词】： 共振解调 谱峭度 最小熵解卷 故障诊断
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51665013,51265010,51205130) 江西省科协重点活动资助项目(赣科协字[2014]154号) 江西省青年科学基金资助项目(20161BAB216134)
【分类号】：TH133.33
【正文快照】： 引言滚动轴承是旋转机械中应用最广泛也最容易损坏的机械零部件之一。轴承故障会导致机械设备出现不同程度的振动与噪声,其运行状态将直接影响到整台设备的性能[1]。因此,滚动轴承的故障状态监测与诊断一直都是人们研究的重要方向[2]。在滚动轴承故障诊断中,共振解调法是目前，

本文编号：617937