基于最小熵解卷积的带式输送机传动滚筒轴承故障诊断

• 作者: 冷军发 李新华 荆双喜 郭松涛
• 来源期刊: 河南理工大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 带式输送机传动滚筒 滚动轴承 最小熵解卷积 故障诊断
• 年，卷（期）: 2015,（4）
• 所属期刊栏目: 机电工程
• 页码范围: 514-519
• 页数: 6页
• 分类号: TP206.3
• 字数: 3636字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16186/j.cnki.1673-9787.2015.04.014

摘要

带式输送机传动滚筒轴承发生故障时,特别是早期故障,其振动信号中隐含的脉冲故障信息很微弱,且常被淹没在强烈的噪音中,直接做频谱分析或包络分析,很难提取其故障特征.最小熵解卷积(Minimum Entropy Deconvolution,MED)通过最优滤波器对轴承微弱故障信号进行最优滤波,提高了信号的信噪比,然后对滤波后的信号进行包络解调分析,能够提取出信号中隐含的故障特征.将该方法应用于带式输送机传动滚筒中的滚动轴承故障诊断,成功提取出了轴承内圈的早期微弱点蚀故障特征.对FIR滤波器阶数L的选择进行了分析,以确保最优的MED解卷积效果.仿真与应用验证了最小熵解卷积方法在滚动轴承故障诊断的有效性和优点.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	荆双喜	河南理工大学机械与动力工程学院	60	402	12.0	17.0
2	郭松涛	河南理工大学机械与动力工程学院	3	18	3.0	3.0
3	冷军发	河南理工大学机械与动力工程学院	37	283	10.0	15.0
4	李新华	河南理工大学机械与动力工程学院	16	66	5.0	7.0