基于改进ACCUGRAM的滚动轴承故障诊断方法

• 作者: 于李鹏 吕勇 易灿灿 潘兵奇
• 来源期刊: 机床与液压
• 学科: 工学
• 关键词: MED滤波 MOMEDA ACCUGRAM算法 故障诊断 滚动轴承
• 年，卷（期）: 2020,（22）
• 所属期刊栏目: 故障诊断与可靠性
• 页码范围: 172-177
• 页数: 6页
• 分类号: TH133.33
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3881.2020.22.034

摘要

滚动轴承故障信号的特征容易被强噪声淹没,难以提取信号中的冲击成分.针对这一问题,提出多点最优调整的最小熵解卷积(MOMEDA)优化的ACCUGRAM算法,并应用于滚动轴承故障诊断.首先利用MED算法对原始信号进行滤波预处理,突显信号中的有效循环冲击成分,提高MOMEDA优化ACCUGRAM算法中频带选择的分类精度,选择最佳的带宽和中心频率,最后对获得包含信息量最大的频带进行故障特征频率的提取和轴承的故障诊断.仿真和试验数据分析结果表明:该方法能够有效提取信号中的周期性冲击特征,具有一定的实用性.