摘要
谐波减速器用柔性薄壁轴承运行过程中因内圈长、短轴交替产生周期性冲击成分.当柔性薄壁轴承发生故障后,这种正常的周期性冲击成分和因故障引起的冲击叠加在一起,使得其故障特征提取难度很大.针对这一特点,提出基于峭度原则的EEMD-MCKD的柔性薄壁轴承故障特征提取方法.首先使用集成经验模态分解算法(EEMD)对信号进行预处理,选用峭度原则滤除信号中的无关分量和冗余分量,重构筛选后的固有模态分量(IMF)得到EEMD重构信号;在此基础上,针对柔性薄壁轴承振动信号特点进行MCKD算法进行参数优化,利用参数优化后的MCKD对EEMD重构信号进行提取.运用此方法对实测柔性薄壁轴承外圈故障振动信号进行特征提取,结果表明,准确提取到了清晰的故障特征频率.将提取效果与单一EEMD算法和MCKD算法进行对比分析,EEMD-MCKD算法提取效果更佳.
基金项目
国家自然科学基金(51875205)
国家自然科学基金(51875216)
广东省重大科技专项(2019B090918003)
广东省自然科学基金(2019A1515011780)
广州市科技计划项目(201904010133)
广东省自然科学基金(2018A030310017)
广东省教育厅项目(2017KQNCX145)
NETL
NSTL
维普
万方数据