噪声参数最优ELMD与谱峭度在滚动轴承故障诊断中的应用

• 作者: 张超 王建国 陈帅
• 来源期刊: 机械传动
• 关键词: 噪声参数最优 总体局部均值分解 谱峭度 相对均方根误差 模态混叠
• 年，卷（期）: 2017,（5）
• 所属期刊栏目: 开发应用
• 页码范围: 170-175
• 页数: 6页
• 语种: 中文
• DOI: 10.16578/j.issn.1004.2539.2017.05.034

摘要

为了精准、稳定地提取滚动轴承故障特征,提出一种噪声参数最优总体局部均值分解(Ensemble Local Mean Decomposition,ELMD)与谱峭度(Spectral Kurtosis,SK)相结合的轴承故障诊断新方法.首先引入相对均方根误差确定ELMD方法中的最优噪声幅值;然后对故障信号进行噪声参数最优ELMD分解,并选取具有最大相关性的窄带乘积函数(Product Function,PF)作为重构信号;最后利用谱峭度方法和包络解调方法对重构信号进行处理.实验结果表明,噪声参数最优ELMD方法可以有效地抑制ELMD分解中的模态混叠,与谱峭度结合可以准确地提取滚动轴承故障特征.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王建国		112	350	8.0	11.0
2	张超		63	448	11.0	20.0
3	陈帅		8	22	3.0	4.0