基于DT-CWT和MCKD的滚动轴承早期故障诊断方法

• 作者: 任学平 张玉皓 汪军 王朝阁
• 来源期刊: 仪表技术与传感器
• 学科: 工学
• 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
• 年，卷（期）: 2016,（5）
• 所属期刊栏目: 研究与开发
• 页码范围: 106-110
• 页数: 5页
• 分类号: TH16|TH133.33|TP206
• 字数: 2601字
• 语种: 中文

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	任学平	内蒙古科技大学机械工程学院	132	377	9.0	11.0
2	王朝阁	内蒙古科技大学机械工程学院	18	88	6.0	8.0
3	张玉皓	内蒙古科技大学机械工程学院	13	75	5.0	8.0
4	汪军	内蒙古科技大学机械工程学院	3	18	3.0	3.0