基于MCKD-EEMD的滚动轴承微故障特征提取

发布时间：2017-10-02 12:18

  本文关键词：基于MCKD-EEMD的滚动轴承微故障特征提取

  更多相关文章： 轴承故障 最大相关峭度反褶积 能量算子解调 EEMD分解

【摘要】：在强噪声环境下滚动轴承故障信号非常微弱,特征信息难以识别,为了能够准确、有效地检测出轴承故障,提出了最大相关峭度反褶积(maximum correlated kurtosis deconvolution,MCKD)和总体平均经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)相结合的诊断方法。信噪比较低时EEMD不能很好地提取微弱的信号特征,故先运用MCKD对含有强噪声的轴承振动信号进行降噪预处理。然后对降噪后的信号进行EEMD分解,选取与降噪信号相关系数较大的IMF分量进行信号重构。最后对重构信号进行能量算子解调分析,从包络谱中便能准确获得故障特征频率。通过信号仿真和实验数据处理结果证明了该方法的有效性。
【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 能量算子解调 EEMD分解
【分类号】：TH133.33
【正文快照】： 1引言滚动轴承是旋转机械设备中应用广泛的机械零件,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

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本文编号：959570