改进的共振稀疏分解方法及其在滚动轴承复合故障诊断中的应用

摘要：

滚动轴承复合故障信号中各故障特征受到传输路径和其他干扰源的影响,在多缺陷共存条件下提取单个缺陷诱发的故障特征存在困难.提出一种基于双参数优化、子带重构改进的共振稀疏分解(RSSD)滚动轴承复合故障诊断方法:首先利用人工鱼群算法自适应选择RSSD的品质因子和分解层数以构造与故障特征匹配的最优小波基,获得包含瞬态冲击的低共振分量;然后依据提出的子带筛选准则选择并重构低共振分量中包含瞬态冲击成分的最佳子带;最后通过多点最优最小熵反卷积(MOME-DA)方法识别并提取重构信号中周期性故障冲击.仿真信号和轴承全寿命周期复合故障信号分析结果表明,与RSSD-MCKD方法相比,所提出方法能有效提取复合故障信号中各故障特征,精确实现轴承复合故障诊断.

关键词：共振稀疏分解、品质因子、子带重构、多点最优最小熵反卷积

所属期刊栏目：33

分类号：TH133.33

资助基金：国家重点研发计划2019YFB1707205

在线出版日期：2022-08-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：1697-1706