基于MCKD和LMD的滚动轴承早期故障诊断方法

孙伟; 李新民; 金小强; 黄建萍; 张先辉

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基于MCKD和LMD的滚动轴承早期故障诊断方法

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针对局部均值分解(Local mean decomposition,简称LMD)方法难以提取滚动轴承早期微弱故障的问题,提出了基于最大相关峭度解卷积(Maximum Correlated Kurtosis Deconvolution,简称MCKD)和LMD的滚动轴承早期故障诊断方法。首先采用MCKD方法对故障信号进行降噪处理,同时增强信号中的周期成分,然后进行LMD分解,将得到的PF分量与分解前信号的相关系数作为判断标准,剔除多余低频PF分量,最后,选取有效PF集进行频谱分析,提取故障特征。通过仿真数据和真实滚动轴承故障诊断实验数据表明,该方法可有效提取早期故障特征频率信息,具有一定可靠性。

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来源
《机械强度》 |2018年第4期|790-795|共6页
作者
孙伟; 李新民; 金小强; 黄建萍; 张先辉;
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作者单位

中国直升机设计研究所直升机旋翼动力学国家重点实验室;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信号处理;
关键词
滚动轴承; 故障诊断; LMD; MCKD;

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