本文關(guān)鍵詞：基于MCKD-EEMD的滾動軸承微故障特征提取

  更多相關(guān)文章： 軸承故障 最大相關(guān)峭度反褶積 能量算子解調(diào) EEMD分解

【摘要】：在強(qiáng)噪聲環(huán)境下滾動軸承故障信號非常微弱,特征信息難以識別,為了能夠準(zhǔn)確、有效地檢測出軸承故障,提出了最大相關(guān)峭度反褶積(maximum correlated kurtosis deconvolution,MCKD)和總體平均經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)相結(jié)合的診斷方法。信噪比較低時(shí)EEMD不能很好地提取微弱的信號特征,故先運(yùn)用MCKD對含有強(qiáng)噪聲的軸承振動信號進(jìn)行降噪預(yù)處理。然后對降噪后的信號進(jìn)行EEMD分解,選取與降噪信號相關(guān)系數(shù)較大的IMF分量進(jìn)行信號重構(gòu)。最后對重構(gòu)信號進(jìn)行能量算子解調(diào)分析,從包絡(luò)譜中便能準(zhǔn)確獲得故障特征頻率。通過信號仿真和實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)處理結(jié)果證明了該方法的有效性。
【作者單位】： 內(nèi)蒙古科技大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 軸承故障 最大相關(guān)峭度反褶積 能量算子解調(diào) EEMD分解
【分類號】：TH133.33
【正文快照】： 1引言滾動軸承是旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備中應(yīng)用廣泛的機(jī)械零件,它為旋轉(zhuǎn)結(jié)構(gòu)提供可靠的支撐,設(shè)備運(yùn)行過程中的大部分能量都會傳遞到軸承上,其工作狀態(tài)會直接影響整臺設(shè)備的工作精度、運(yùn)行安全和生產(chǎn)效率。在高速、重載和強(qiáng)沖擊等惡略環(huán)境條件下,很容易導(dǎo)致其產(chǎn)生磨損、點(diǎn)蝕和疲勞剝落等

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本文編號：959570