振动与冲击

作者：吕中亮 , ， 汤宝平 ，周忆 ，孟杰

单位：1. 重庆大学机械传动国家重点实验室，重庆400030；2. 重庆科技学院机械与动力工程学院，重庆 401331

关键词：最大相关峭度反卷积；网格搜索法；早期故障诊断；滚动轴承

针对环境噪声下滚动轴承早期故障信号微弱难以检测的问题，提出了基于网格搜索法优化最大相关峭度反卷积（Maximum correlated Kurtosis deconvolution, MCKD）滚动轴承早期故障诊断方法。并针对MCKD方法受滤波器阶数和周期影响的问题，提出了利用网格搜索法优化最大相关峭度反卷积参数。首先，早期微弱故障信号集成经验模态分解后，采用相关系数以及峭度准则重构原信号；然后，以Shannon熵作为目标函数采用网格搜索法搜寻最优滤波器阶数以及周期，采用自适应MCKD方法对重构信号中故障脉冲冲击成分进行加强，最后通过包络谱、包络功率谱提取微弱故障特征。实验表明，该方法能够对早期微弱故障中冲击成分进行自适应增强，有效检测出被噪声淹没的微弱故障，实现滚动轴承故障的精确诊断。<br>

来源：2016年第15期

《振动与冲击》期刊编辑部

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