基于网格搜索法优化最大相关峭度反卷积的滚动轴承早期故障诊断方法

来源 :振动与冲击 | 被引量 : 0次 | 上传用户：MR65445

【摘要】

：

针对环境噪声下滚动轴承早期故障信号微弱难以检测的问题，提出了基于网格搜索法优化最大相关峭度反卷积（Maximum Correlated Kurtosis Deconvolution，MCKD）滚动轴承早期故障诊断

【作者】

：

吕中亮汤宝平周忆孟杰

【机构】

：

重庆大学机械传动国家重点实验室,重庆科技学院机械与动力工程学院

【出处】

：

振动与冲击

【发表日期】

：

2016年15期

【关键词】

：

最大相关峭度反卷积网格搜索法早期故障诊断滚动轴承

【基金项目】

：

国家自然科学基金(51375514;51505049);重庆市教委科学技术研究(KJ1401303);重庆科技学院校内科研基金(CK2015Z19)

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针对环境噪声下滚动轴承早期故障信号微弱难以检测的问题，提出了基于网格搜索法优化最大相关峭度反卷积（Maximum Correlated Kurtosis Deconvolution，MCKD）滚动轴承早期故障诊断方法。并针对MCKD方法受滤波器阶数和周期影响的问题，提出了利用网格搜索法优化最大相关峭度反卷积参数。首先，早期微弱故障信号集成经验模态分解后，采用相关系数以及峭度准则重构原信号；然后，以小波Shannon熵作为目标函数采用网格搜索法搜寻最优滤波器阶数以及周期，采用自适应MCKD方法对重构信号中故

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