基于局部均值分解和最大相关峭度解卷积的滚动轴承早期故障提取

王建国; 张家玮; 杨斌

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基于局部均值分解和最大相关峭度解卷积的滚动轴承早期故障提取

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滚动轴承处于早期故障阶段的时候,特征信号比较微弱,同时受到干扰噪声的影响,造成故障特征难以提取。针对这一问题,提出了基于局部均值分解（Local mean decomposition,LMD）和最大相关峭度解卷积（Maximum correlated kurtosis deconvolution,MCKD）两者相结合的故障诊断方法。在强噪声背景条件下,LMD对微弱故障信号特征难以提取,故对LMD分解得到的一组乘积函数（Product function,PF）,利用相关系数与峭度值筛选出敏感分量进行信号重构,然后利用MCKD进行滤波,突出故障信号尖脉冲,最后根据信号的包络功率谱提取故障特征频率。算法仿真和实验证明了该方法的有效性。

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来源
《机械传动》 |2018年第3期|117-121135|共5页
作者
王建国; 张家玮; 杨斌;
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作者单位

内蒙古科技大学机械工程学院;

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正文语种 chi
中图分类滚动轴承;
关键词
滚动轴承; 故障诊断; 局部均值分解; 最大相关峭度解卷积;

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