基于CEEMD和自适应MCKD诊断滚动轴承早期故障

• 作者: 张家玮 张超 杨斌 王建国
• 来源期刊: 北京工业大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 滚动轴承 故障诊断 互补集合经验模态分解 自适应 最大相关峭度解卷积
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 所属期刊栏目: 研究论文
• 页码范围: 111-118
• 页数: 8页
• 分类号: TH 16|TH 133.33|TP 206
• 字数: 3495字
• 语种: 中文
• DOI: 10. 11936/bjutxb2017080045

摘要

针对滚动轴承早期故障难以提取和最大相关峭度解卷积(maxim correlated kurtosis deconvolution,MCKD)降噪效果受滤波器长度 L 的影响,提出了基于互补集合经验模态分解( complementary ensemble empirical mode decomposition,CEEMD)和自适应最大相关峭度解卷积相结合的故障特征提取方法( CEEMD‐AMCKD). 首先,利用CEEMD将信号分解得到一组固有模态分量,利用峭度值筛选出冲击成分明显的分量;然后,以排列熵值为标准,运用步长搜寻法确定最佳的MCKD滤波器长度,对前面筛选出的分量进行降噪处理;最后,将降噪后的分量及其他分量进行信号重构并根据包络功率谱提取故障特征频率. 通过仿真和试验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	杨斌	内蒙古科技大学机械工程学院	11	10	2.0	2.0
4	张家玮	内蒙古科技大学机械工程学院	6	4	1.0	2.0