基于局部特征尺度分解与最小熵解卷积的轴承故障诊断

• 作者: 崔伟成 张征
• 来源期刊: 轴承
• 学科: 工学
• 关键词: 滚动轴承 故障诊断 局部特征尺度分解 聚类分析 最小熵解卷积
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 所属期刊栏目: 测量与仪器
• 页码范围: 51-55
• 页数: 5页
• 分类号: TH133.33|TP206.3
• 字数: 3736字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19533/j.issn1000-3762.2018.05.012

摘要

为准确进行滚动轴承的故障诊断,结合局部特征尺度分解(LCD)和最小熵解卷积(MED)给出了一种新的故障诊断方法.首先,对轴承振动信号进行局部特征尺度分解,得到若干个内禀尺度分量;然后,依据互相关系数指标,采用聚类分析方法自动选取有用分量并叠加作为重构信号;最后,应用最小熵解卷积将重构信号降噪,并应用包络分析技术进行故障诊断.通过轴承内、外圈故障振动数据的分析表明:经LCD-MED处理后,振动信号的峭度值得到了较大提高,故障特征频率更加突出,基于LCD-MED的方法在轴承故障诊断中有效且合理.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	崔伟成		34	66	5.0	6.0
2	张征		2	8	2.0	2.0