基于自相关分析与MCKD的滚动轴承早期故障诊断

摘要：

滚动轴承早期故障信号通常呈现出非平稳性、弱调制性、故障特征成分不突出以及背景噪声强烈等特点,有效提取轴承故障特征比较困难,因此难以准确判断轴承的故障位置.针对这一问题,提出了基于自相关分析与最大相关峭度解卷积(MCKD)算法的滚动轴承故障诊断方法:①利用有偏估计自相关分析方法对轴承信号作初步分析,抑制信号中噪声成分;利用MCKD算法对所得信号作进一步分析,突出信号中的原始冲击成分并进一步去噪,使得信号的信噪比进一步提高;③对信号进行包络谱分析,通过包络谱中的主导频率成分与滚动轴承各元件的故障特征频率对比从而判断轴承的故障位置.仿真数据和实测数据分析结果证明,所提方法能够有效提取故障信号中的特征信息,具有一定的有效性.

关键词：最大相关峭度解卷积(MCKD)、自相关分析、滚动轴承、早期故障诊断、特征提取

所属期刊栏目：38

分类号：FH133.3;TH17

资助基金：河北省自然科学基金E2018502059

在线出版日期：2020-03-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：183-188