VMD与MCKD在轴承故障诊断中的应用与研究

• 作者: 张超 王建国 陈帅
• 来源期刊: 组合机床与自动化加工技术
• 学科: 工学
• 关键词: 变分模态分解 最大相关峭度解卷积 本征模态函数 故障诊断
• 年，卷（期）: 2017,（5）
• 所属期刊栏目: 控制与检测
• 页码范围: 69-72,76
• 页数: 5页
• 分类号: TH162|TG506
• 字数: 2568字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13462/j.cnki.mmtamt.2017.05.018

摘要

针对传统解调分析难以提取轴承故障信息的这一特征,提出了一种变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)与最大相关峭度解卷积(maximum correlated kurtosis deconvolution,MCKD)相结合的滚动轴承故障诊断方法.首先对轴承故障信号进行进行VMD分解并得到一系列窄带本征模态函数(intrinsic mode functions,IMFs);然后对各个IMF分量进行MCKD降噪,突出故障冲击成分;最后对降噪后的信号进行包络解调分析完成轴承的故障诊断.仿真信号和轴承故障振动信号的分析结果表明,基于VMD和MCKD的轴承故障诊断方法能够准确地获取轴承故障特征频率.

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	内蒙古科技大学机械工程学院	112	350	8.0	11.0
2	张超	内蒙古科技大学机械工程学院	63	448	11.0	20.0
3	陈帅	内蒙古科技大学机械工程学院	8	22	3.0	4.0