自适应UPEMD-MCKD轴承故障特征提取方法

摘要：

为了准确提取强噪声背景下较微弱的轴承故障特征信息,结合均相经验模态分解(uniform phase empirical mode decomposition,UPEMD)和最大相关峭度解卷积方法(maximum correlated kurtosis deconvolution,MCKD)的优势,提出了一种自适应UPEMD-MCKD轴承故障特征提取方法.该方法将样本熵和峭度指标相结合构建最小熵峭比,采用遗传算法对最小熵峭比的最小值进行搜索,以确定移位数、滤波器长度和周期的最佳参数组合.经均相模态分解方法预处理的含噪信号通过相关性计算选取有效分量进行信号重构,重构信号借助最佳参数组合下的MCKD算法提取故障特征.内圈故障和外圈故障的实例分析表明,所提方法借助UPEMD的噪声抑制能力和最小熵峭比的参数组合寻优评价能力,能够从故障信号中有效的提取出微弱的故障特征.

关键词：强噪声、滚动轴承、均相经验模态分解(UPEMD)、遗传算法、最大相关峭度解卷积(MCKD)、特征提取

所属期刊栏目：42

分类号：TH133.33

资助基金：甘肃省教育厅青年博士基金项目;国家自然科学基金

在线出版日期：2023-02-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：83-91