基于CEEMD与IMCKD的滚动轴承故障诊断方法

• 作者: 何伟 朱丹宸 潘洋洋
• 来源期刊: 机电工程技术
• 学科: 工学
• 关键词: 互补集合经验模态分解 最大相关峭度解卷积 滚动轴承 故障诊断
• 年，卷（期）: 2019,（10）
• 所属期刊栏目: 研究与开发
• 页码范围: 98-102
• 页数: 5页
• 分类号: TH133.3
• 字数: 3183字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-9492.2019.10.032

摘要

针对滚动轴承故障冲击信号周期性强且易被强烈的背景噪声所淹没的特点,提出基于互补集合经验模态分解(CEEMD)与改进的最大相关峭度解卷积(IMCKD)的轴承故障诊断方法.首先,对采集到的信号进行CEEMD分解,利用峭度为准则筛选IMF分量进行信号的重构,再对重构信号进行最大相关峭度解卷积处理,实现信号的滤波降噪,最后,将滤波信号进行包络解调得到轴承的故障特征.通过轴承故障的仿真和实验研究,验证了该方法的有效性和可行性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱丹宸	海军工程大学动力工程学院	10	4	1.0	1.0
2	何伟	广州机械科学研究院有限公司设备润滑与检测研究所	6	0	0.0	0.0
3	潘洋洋		2	0	0.0	0.0