基于MED-ITD和CICA的滚动轴承故障诊断

• 作者: 余忠潇 邢亚航 郝如江
• 来源期刊: 轴承
• 学科: 工学
• 关键词: 滚动轴承 故障特征 包络谱 最小熵反褶积 时间尺度分解 约束独立分量分析
• 年，卷（期）: 2021,（1）
• 所属期刊栏目: 测试与应用
• 页码范围: 39-45
• 页数: 7页
• 分类号: TH133.33|TP277
• 语种: 中文
• DOI: 10.19533/j.issn1000-3762.2021.01.009

摘要

针对滚动轴承故障诊断在实际中受到噪声影响,故障难以识别的问题,提出了一种基于最小熵反褶积(MED)和固有时间尺度分解(ITD),并结合约束独立分量分析(CICA)的方法.首先,通过MED对轴承故障信号进行降噪,以滤除噪声信号,增强信号冲击成分;然后,通过ITD对降噪信号进行分解,选择合适的筛选分量进行重构;最后,采用CICA方法对重构信号进行盲源分离,通过希尔伯特包络谱进行分析提取出准确的故障信号,并经过试验验证了所提方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郝如江		43	250	7.0	15.0
2	余忠潇		6	1	1.0	1.0
3	邢亚航		3	0	0.0	0.0