最大相关峭度反褶积与傅里叶分解方法相结合的滚动轴承故障诊断

• 作者: 刘庆运 潘海洋 童靳于 郑近德 黄斯琪
• 来源期刊: 机械科学与技术
• 学科: 工学
• 关键词: 滚动轴承 傅里叶分解方法 最大相关峭度反褶积 故障诊断
• 年，卷（期）: 2020,（8）
• 所属期刊栏目: 机械动力学
• 页码范围: 1163-1170
• 页数: 8页
• 分类号: TTH165+.3|TH17
• 语种: 中文
• DOI: 10.13433/j.cnki.1003-8728.20190253

摘要

针对强背景噪声环境下滚动轴承故障特征难以提取的问题,提出一种基于最大相关峭度反褶积(MCKD)与傅里叶分解方法(FDM)相结合的滚动轴承故障诊断方法.首先采用MCKD对振动信号去噪、提取与故障相关的冲击成分;其次,采用FDM对去噪信号进行分解,得到若干个瞬时频率具有物理意义的傅里叶固有频带函数和一个残余分量之和;第三,依据各个模态与去噪信号的相关性提取包含故障信息的最优模态分量,并对它们进行重构;最后,计算重构信号的包络谱,从谱图中读取故障信息.将所提故障诊断方法应用于滚动轴承故障仿真和实验数据分析,并通过与现有方法进行对比,结果表明,该方法优于所对比的方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	童靳于		17	33	4.0	5.0
2	刘庆运		45	163	8.0	11.0
3	郑近德		46	279	12.0	14.0
4	潘海洋		32	221	11.0	13.0
5	黄斯琪		1	0	0.0	0.0