基于MOMEDA与双谱分析的滚动轴承早期故障诊断

• 作者: 王华庆 穆坤 袁洪芳 马若桐
• 来源期刊: 测控技术
• 学科: 工学
• 关键词: 多点最优调整最小熵解卷积 双谱分析 故障特征提取 强噪声环境
• 年，卷（期）: 2019,（8）
• 所属期刊栏目: 试验与测试
• 页码范围: 61-64,68
• 页数: 5页
• 分类号: TP277
• 字数: 2949字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19708/j.ckjs.2019.08.012

摘要

滚动轴承早期故障阶段,故障特征微弱且环境噪声干扰严重,采集数据包含大量噪声信息,传统的包络谱分析难以提取故障特征信息.双谱分析理论上可以抑制高斯噪声,但很难从强背景噪声下提取出微弱故障特征.而多点最优调整的最小熵解卷积(Multipoint Optimal Minimum Entropy Deconvolution Adjusted,MOMEDA)方法能增强信号中的冲击特征,但其效果和故障信号周期区间等参数有关.利用MOMEDA与双谱分析进行信号处理,将提取到的信号高阶谱特征作为滚动轴承早期故障分类依据.利用MOMEDA方法对采集信号进行滤波处理,提取出有冲击特征的时域信号;对特征增强的信号进行双谱分析,从高阶谱中提取故障特征.经过仿真信号分析和实际轴承故障信号验证,该方法能有效地提取出滚动轴承早期故障特征,实现故障诊断.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王华庆	北京化工大学信息科学与技术学院	44	151	7.0	10.0
2	袁洪芳	北京化工大学信息科学与技术学院	21	132	8.0	11.0
3	穆坤	北京化工大学信息科学与技术学院	1	0	0.0	0.0
4	马若桐	北京化工大学信息科学与技术学院	1	0	0.0	0.0