Shannon能量与MCKD的电机早期故障诊断

摘要：

电机早期故障存在的背景噪声大,故障特征成分不明显的特点.传统的最大相关峭度解卷积(MCKD)算法故障特征提取效果不理想.针对这一不足,提出Shannon能量与MCKD算法相结合的电机轴承故障特征提取方法.由轴承振动数据确定故障周期T与滤波器长度L,然后通过MCKD解卷积处理,再经Shannon能量计算,增强故障特征成分,进一步消除噪声的影响.并与单一的MCKD算法进行对比.实验结果表明,提出的方法能有效的在强背景噪声中提取出轴承内、外圈故障特征成分,表现出更强的故障提取能力.

关键词：故障诊断;Shannon能量;MCKD算法;滚动轴承

所属期刊栏目：40

分类号：TH133.33

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金

在线出版日期：2022-01-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：165-169