基于EWT-MCKD的机车轮对轴承故障诊断

摘要：

针对机车轮对轴承在实际运行过程中故障特征难以提取的问题,提出经验小波变换(Empirical Wavelet Transform,EWT)和最大相关峭度解卷积(Maximum Correlated Kurtosis Deconvolution,MCKD)相结合的滚动轴承故障特征提取方法.对原始信号进行傅里叶变换得到Fourier频谱图,根据频谱中的极大值将Fourier频谱图进行分段得到若干模态分量,以无量纲的裕度指标作为评价指标,再采用最大相关峭度解卷积对裕度因子最大的模态分量进行降噪处理.通过分析其包络谱中的频率成分来实现故障诊断.研究结果表明:所提方法对不同故障类型的轮对轴承进行诊断,可以准确有效的识别轮对轴承故障类型,具有一定的工程实用价值.

关键词：机车轮对轴承;故障诊断;经验小波变换(EWT);最大相关峭度解卷积(MCKD);模态分量;裕度指标

所属期刊栏目：18

分类号：TH165+.3

资助基金：国家自然科学基金资助项目;江西省教育厅科学技术研究项目

在线出版日期：2021-11-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：2722-2732