基于LMD与MCKD的滚动轴承早期故障诊断方法

• 作者: 孟恩隆 李煌 段震清 王灵梅
• 来源期刊: 噪声与振动控制
• 学科: 工学
• 关键词: 振动与波 滚动轴承 早期故障诊断 LMD MCKD
• 年，卷（期）: 2018,（4）
• 所属期刊栏目: 信号处理与故障诊断
• 页码范围: 186-191
• 页数: 6页
• 分类号: TP206+.3
• 字数: 3040字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-1355.2018.04.036

摘要

当滚动轴承出现早期故障时,其故障特征信号微弱,且环境噪声较大,因此其早期故障特征一般难以提取.针对上述问题,提出基于LMD与MCKD的滚动轴承早期故障诊断方法.为了克服局部均值分解(LMD)在早期故障诊断中易受噪声影响的不足,该方法对其包含故障信号大部分能量的前4个乘积函数(product function,PF)分量进行最大相关峭度解卷积(MCKD),突出轴承信号中淹没在噪声信号中的周期脉冲成分,最后再对其进行包络解调,便可得到轴承故障特征频率,进而对滚动轴承早期微弱故障进行诊断.实验信号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	王灵梅	山西大学山西省风电机组监测与诊断工程技术研究中心	63	851	15.0	27.0
2	孟恩隆	山西大学山西省风电机组监测与诊断工程技术研究中心	8	33	3.0	5.0
3	段震清	山西大学山西省风电机组监测与诊断工程技术研究中心	2	6	1.0	2.0
4	李煌	山西大学山西省风电机组监测与诊断工程技术研究中心	2	6	1.0	2.0