基于DT-CWT和MCKD的滚动轴承早期故障诊断方法

发布时间：2017-09-30 17:29

  本文关键词：基于DT-CWT和MCKD的滚动轴承早期故障诊断方法

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【摘要】：滚动轴承早期故障信号具有非平稳、能量低等特征,为了能够准确、有效地检测出轴承故障,提出了双树复小波(dual-tree complex wavelet transform,DTCWT)和最大相关峭度反褶积(maximum correlated kurtosis deconvolution,MCKD)相结合的诊断方法。首先运用双树复小波对采集到的振动信号进行分解,再重构单支信号,由于噪声的干扰,从重构后分量的频谱中很难对故障做出正确的判断。然后对包含故障特征的分量进行最大相关峭度反褶积处理以消除噪声成分,凸现故障特征信息。最后对降噪信号求取Hilbert包络谱,便能准确获得故障特征频率。通过信号仿真和实验数据分析验证了该方法的有效性。
【作者单位】： 内蒙古科技大学机械工程学院;
【关键词】： 轴承故障 最大相关峭度反褶积 Hilbert包络谱 双树复小波
【基金】：内蒙古自治区自然科学基金资助项目(2012MS0717)
【分类号】：TH133.33
【正文快照】： 0引言滚动轴承在旋转机械中被广泛应用,它为旋转结构提供可靠的支撑,设备运行过程中的大部分能量都会传递到轴承上,其工作状态会直接影响整台设备的工作精度、运行安全和生产效率。在高速、重载和强冲击等恶略环境条件下,很容易导致其产生磨损、点蚀和疲劳剥落等损伤类故障。

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本文编号：949529