基于MCKD和LMD的滚动轴承早期故障诊断方法
孙伟
李新民
金小强
黄建萍
张先辉
1.中国直升机设计研究所直升机旋翼动力学国家重点实验室,景德镇,3330012.中国直升机设计研究所直升机旋翼动力学国家重点实验室,景德镇,3330013.中国直升机设计研究所直升机旋翼动力学国家重点实验室,景德镇,3330014.中国直升机设计研究所直升机旋翼动力学国家重点实验室,景德镇,3330015.中国直升机设计研究所直升机旋翼动力学国家重点实验室,景德镇,333001
摘要：针对局部均值分解(Local mean decomposition,简称LMD)方法难以提取滚动轴承早期微弱故障的问题,提出了基于最大相关峭度解卷积(Maximum Correlated Kurtosis Deconvolution,简称MCKD)和LMD的滚动轴承早期故障诊断方法.首先采用MCKD方法对故障信号进行降噪处理,同时增强信号中的周期成分,然后进行LMD分解,将得到的PF分量与分解前信号的相关系数作为判断标准,剔除多余低频PF分量,最后,选取有效PF集进行频谱分析,提取故障特征.通过仿真数据和真实滚动轴承故障诊断实验数据表明,该方法可有效提取早期故障特征频率信息,具有一定可靠性.
关键词：滚动轴承故障诊断LMDMCKD
分类号：TN911.7(通信)TH165.3(机械制造工艺)
论文发表日期：2018-01-01
在线出版日期：2026-09-12（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 790-795 )
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