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最优参数MCKD与ELMD在轴承复合故障诊断中的应用研究

论文摘要

机械设备中滚动轴承复合故障的情况普遍存在。针对多种故障难分离和提取的问题,提出了基于最优参数最大相关峭度解卷积(Optimal Parameter Maxim Correlated Kurtosis Deconvolution,OPMCKD)与总体局部均值分解方法(Ensemble Local Mean Decomposition, ELMD)相结合的轴承复合故障诊断方法;首先利用排列熵值、包络谱稀疏度分别筛选MCKD中的最优滤波器长度L与冲击周期T,提取滚动轴承主故障;然后通过ELMD方法将非平稳信号分解为若干个分量,筛去主故障信息后,再次利用最优参数MCKD进行次故障诊断。通过对轴承信号的分析,验证了该方法能有效分离复合故障信号,具有一定的实用性。

论文目录

  • 1 MCKD方法原理
  • 2 最优参数MCKD方法
  •   2.1 确定冲击周期T
  •   2.2 确定滤波器长度L
  •   2.3 仿真信号分析
  •   2.4 实验信号分析
  • 3 最优参数MCKD与ELMD诊断轴承复合故障
  • 4 应用分析
  •   （1） 滚动轴承外圈和内圈复合故障
  •   （2） 滚动轴承外圈和滚动体复合故障
  • 5 结 论

    • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 杨斌,张家玮,樊改荣,王建国

    关键词: 总体局部均值分解,复合故障,故障诊断

    来源: 振动与冲击 2019年11期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技

    专业: 机械工业,自动化技术

    单位: 内蒙古科技大学机械工程学院,内蒙古一机集团第四分公司

    基金: 内蒙古自然科学基金(2015MS0512),内蒙古科技大学创新基金项目(2014QDL022)

    分类号: TH165.3

    DOI: 10.13465/j.cnki.jvs.2019.11.010

    页码: 59-67

    总页数: 9

    文件大小: 740K

    下载量: 480

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    本文来源: https://www.lunwen66.cn/article/63478b8d130a3aa391f69473.html