基于MCKD-EWT的滚动轴承故障诊断研究

摘要

cqvip:实际工况中的轴承故障信息通常被掩埋在大量噪声中,为有效提取轴承故障特征频率,提出了最大相关峭度反卷积(MCKD)与经验小波变换(EWT)相结合的诊断方法。首先,使用MCKD对轴承振动信号进行降噪处理;然后,使用EWT将MCKD处理后的振动信号分解为多个调幅-调频分量(AM-FM);最后,在含有故障频率的低频分量频谱中寻找轴承故障特征频率。使用轴承故障模拟试验台采集的轴承振动信号验证了该方法对轴承故障诊断的有效性,并采用另一轴承故障数据集验证了该方法的泛化性。