基于EEMD和MCKD的滚动轴承故障诊断
为提高滚动轴承故障振动信号信噪比以及增强提取周期冲击的效果,本文提出了集总经验模式分解EEMD和最大相关峭度反卷积MCKD相结合的方法,并将其应用于滚动轴承故障诊断中.首先利用EEMD自适应地将信号分解成多个基本模式分量IMF,通过互相关系数准则和峭度准则判定出对故障敏感的基本模式分量,然后以相关峭度最大化为目标对其进行MCKD处理,最后进行包络谱分析得出诊断结果.滚动轴承实验信号证明了方法的有效性.
滚动轴承 故障诊断 算法优化 信号处理
周智 张优云 朱永生 韩春雷
西安交通大学润滑理论及轴承研究所,陕西西安710049
国内会议
郑州
中文
185-188
2012-08-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）