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基于MHSI-MCKD的滚动轴承故障特征提取方法

Rolling bearing fault feature extraction method based on MHSI-MCKD

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  • 万方数据
为了解决滚动轴承的故障信号因受噪声干扰而导致故障特征提取困难,以及最大相关峭度解卷积(MCKD)的解卷积周期T、移位数M和滤波器长度L需要依赖人为主观经验选取的问题,提出了一种基于改进的谐波显著性指标(MHSI)与MCKD相结合的滚动轴承故障特征提取方法(MHSI-MCKD).首先,提出了一种改进的谐波显著性指标(MHSI)作为评价MCKD降噪效果的依据;其次,以MHSI为适应度函数,采用步长搜索法得到MCKD的最优参数组合;最后,利用参数优化的MCKD对滚动轴承的故障信号进行降噪处理,并通过Hilbert包络谱获取滚动轴承的故障特征.在仿真和实验分析中,利用MHSI-MCKD方法实现了对MCKD关键参数的自适应寻优,增强了信号中故障特征的显著程度,提取出了滚动轴承内外圈的故障特征.仿真及实验结果表明,所提MHSI-MCKD方法可用于提取滚动轴承的故障特征.

李欣欣、张骞、刘丰、向将书、肖延安、陈文贤

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广西大学 机械工程学院,广西南宁530004

滚动轴承 最大相关峭度解卷积 谐波显著性指标 适应度函数 故障诊断

513650062018GXNSFAA281312桂科AD1925900217-259-OSS005

2022

10.13624/j.cnki.issn.1001-7445.2022.1263

广西大学学报(自然科学版)
广西大学

广西大学学报(自然科学版)

CSTPCD北大核心
影响因子：0.767
ISSN：1001-7445
年,卷(期)：2022.47(5)
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