基于CSES和MED的滚动轴承微弱故障特征提取

针对高噪声条件下,联合平方包络谱(combined squared envelope spectrum,简称CSES)方法容易受频带内噪声和其他频带特征的干扰,导致对滚动轴承微弱故障特征提取困难的问题,提出了一种结合CSES和最小熵解卷积(minimum entropy deconvolution,简称MED)的滚动轴承微弱故障特征提取方法。首先,使用谱峭度选择不同频带-滤波后的信号;其次,对所选信号进行MED滤波,增强频带内的故障特征;最后,依据CSES原理,计算上一步滤波后信号的平方包络频谱并进行归一化,将其合并得到故障特征明显的强化包络谱。仿真与试验结果表明,该方法能够有效提取滚动轴承的微弱故障特征。