基于MED和SK的滚动轴承循环冲击特征增强

被引：34

作者：

张龙

胡俊锋

熊国良

机构：

[1] 华东交通大学机电与车辆工程学院

来源：

振动测试与诊断. | 2017年 / 37卷 / 01期

关键词：

共振解调; 谱峭度; 最小熵解卷; 故障诊断;

D O I：

10.16450/j.cnki.issn.1004-6801.2017.01.015

中图分类号：

TH133.33 [滚动轴承];

学科分类号：

082805 [农业机械化与装备工程];

摘要：

提出了一种融合最小熵解卷积(minimum-entropy deconvolution,简称MED)和谱峭度(spectral kurtosis,简称SK)的轴承循环冲击类故障检测方法。利用最小熵解卷积得到消噪信号,若能检测到轴承故障特征则完成诊断过程,否则对消噪信号进行谱峭度分析选取最佳滤波器参数,对滤波信号进行二次滤波。通过包络谱检测确定是否存在故障及故障类型。实验室信号及工程案例的分析结果验证了该方法在检测轴承局部故障中的有效性和优越性。

引用

页码：97 / 101+201 +201-202

页数：7

共 9 条

[1]

基于最小熵解卷积的滚动轴承故障诊断研究 [D].