基于MCKD和VMD关联维数的轴承故障特征提取AR模型

针对滚动轴承早期故障易受噪声影响难以准确提取特征信息的问题,提出了一种基于最大相关峭度解卷积(MCKD)和变分模态分解(VMD)关联维数的故障诊断AR模型.采用MCKD对滚动轴承振动信号进行降噪处理,滤除噪声影响;对降噪后的信号进行VMD分解,选择对故障特征敏感的IMF分量进行信号重构,并对重构信号建立AR模型,获取自回归参数;计算在指定嵌入维数上自回归参数的关联维数,对滚动轴承的故障进行诊断.实验结果表明,所提方法能够有效提取故障信号中的特征信息,证明了方法的有效性.     

基于SWT-MCKD的滚动轴承故障特征提取方法

针对在强噪声背景下轴承早期微弱故障特征难以提取问题.提出了一种基于同步压缩小波变换(Synchrosqueezing Wavelet Transform,SWT)和最大相关峭度反卷积(Maximum correlation kurtosis deconvolution,MCKD)相结合的滚动轴承故障诊断方法.首先采用SWT方法将多分量振动信号分解为若干内禀模态分量(IMT),然后选取合适IMT重构信号,对重构信号进行MCKD滤波,突出故障冲击成分,最后对滤波后信号包络解调,提取故障特征,实现滚动轴承的更准确诊断.     

基于MODWPT和MCKD的滚动轴承早期故障诊断

针对齿轮啮合强振动干扰下滚动轴承微弱故障特征提取难的问题，提出一种最大重叠离散小波包变换(MODWPT)和最大相关峭度解卷积(MCKD)相结合的滚动轴承早期故障诊断方法。首先采用MODWPT方法将复杂的轴承故障振动信号分解为若干分量，然后依据峭度准则，选取峭度较大的分量进行MCKD滤波，最后对滤波后所得信号做Hilbert包络分析，将包络谱呈现的频率特征与理论故障特征频率相比较，识别故障特征，实现故障诊断。通过轴承故障的仿真及实验研究，并对比单一MCKD方法和EMD-MED方法的提取效果，说明该方法可以在一定程度上抑制齿轮啮合强振动及噪声的干扰，增强并有效提取出滚动轴承早期低频微弱故障特征。     

基于MCKD-EEMD的滚动轴承微故障特征提取

在强噪声环境下滚动轴承故障信号非常微弱,特征信息难以识别,为了能够准确、有效地检测出轴承故障,提出了最大相关峭度反褶积(maximum correlated kurtosis deconvolution,MCKD)和总体平均经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)相结合的诊断方法。信噪比较低时EEMD不能很好地提取微弱的信号特征,故先运用MCKD对含有强噪声的轴承振动信号进行降噪预处理。然后对降噪后的信号进行EEMD分解,选取与降噪信号相关系数较大的IMF分量进行信号重构。最后对重构信号进行能量算子解调分析,从包络谱中便能准确获得故障特征频率。通过信号仿真和实验数据处理结果证明了该方法的有效性。     

基于LMD和MCKD的滚动轴承早期故障诊断

滚动轴承故障产生的初期,信号中的冲击成分受到严重的噪声干扰,导致故障信号的周期特征难以提取。针对这一问题,提出基于局部均值分解(LMD)算法和最大相关峭度反褶积(MCKD)算法结合的滚动轴承早期故障诊断方法。首先应用LMD算法对轴承早期故障信号进行自适应分解,选取与原始信号相关系数较大的乘积函数(PF)分量进行重构;然后应用MCKD算法对重构信号进行降噪,突出周期冲击成分;最后对消噪后的信号进行Hilbert包络处理,从包络谱中即可准确地获取故障特征频率。通过对仿真信号和内圈故障实验信号的分析,证明了该方法的有效性。     

自适应MCKD和ALIF的滚动轴承早期故障诊断

针对滚动轴承故障信号冲击成分能量往往较低,故障特征频率难以提取以及最大相关峭度反褶积（Maximum Correlation Kurtosis Deconvolution,MCKD）降噪效果受限于滤波器L和位移数M等问题,提出了一种自适应最大相关峭度反褶积和自适应局部迭代滤波（Adaptive Local Iterative Filter,ALIF）的滚动轴承故障特征提取方法。以排列熵为标准,应用步长搜寻法确定最佳的MCKD滤波器的长度和位移数,对采集的振动信号进行降噪预处理,突出被噪声所淹没的故障冲击;然后应用ALIF算法对降噪后的信号自适应分解为一组固有模态函数（IMF）分量,利用最大峭度准则选取包含故障信息量最大的分量,即敏感分量;最后对敏感分量进行包络谱分析,提取故障特征频率。仿真和试验分析结果证明了该方法的有效性和准确性。     

基于MCKD和LMD的滚动轴承早期故障诊断方法

针对局部均值分解(Local mean decomposition,简称LMD)方法难以提取滚动轴承早期微弱故障的问题,提出了基于最大相关峭度解卷积(Maximum Correlated Kurtosis Deconvolution,简称MCKD)和LMD的滚动轴承早期故障诊断方法。首先采用MCKD方法对故障信号进行降噪处理,同时增强信号中的周期成分,然后进行LMD分解,将得到的PF分量与分解前信号的相关系数作为判断标准,剔除多余低频PF分量,最后,选取有效PF集进行频谱分析,提取故障特征。通过仿真数据和真实滚动轴承故障诊断实验数据表明,该方法可有效提取早期故障特征频率信息,具有一定可靠性。     

基于SK-MOMEDA的滚动轴承微弱故障特征提取

针对滚动轴承早期周期性瞬态冲击不明显及谱峭度在低信噪比情况下分析效果差的问题,提出多点优化最小熵解卷积(Multipoint optimal minimum entropy deconvolution adjusted,MOMEDA)和谱峭度相结合的轴承微弱故障特征提取方法.首先,采用MOMEDA作为前置滤波器对含有强噪声的微弱故障冲击信号进行降噪,突显信号中的周期性冲击性成分;然后,通过谱峭度分析,以最佳中心频率和带宽对降噪的信号进行带通滤波;最后,对滤波后的信号进行Hilbert包络谱分析,便可以准确地获得轴承信号的故障特征频率.仿真信号和实验分析结果表明,该方法可有效增强振动信号的周期性瞬态冲击特征,提取出滚动轴承早期微弱故障特征.     

基于局部均值分解和最大相关峭度解卷积的滚动轴承早期故障提取

滚动轴承处于早期故障阶段的时候,特征信号比较微弱,同时受到干扰噪声的影响,造成故障特征难以提取。针对这一问题,提出了基于局部均值分解(Local mean decomposition,LMD)和最大相关峭度解卷积(Maximum correlated kurtosis deconvolution,MCKD)两者相结合的故障诊断方法。在强噪声背景条件下,LMD对微弱故障信号特征难以提取,故对LMD分解得到的一组乘积函数(Product function,PF),利用相关系数与峭度值筛选出敏感分量进行信号重构,然后利用MCKD进行滤波,突出故障信号尖脉冲,最后根据信号的包络功率谱提取故障特征频率。算法仿真和实验证明了该方法的有效性。     

基于MCKD与1.5维Teager能量谱的滚动轴承故障诊断方法

针对滚动轴承早期故障冲击特征微弱,背景噪声干扰严重,冲击特征难以提取,本文提出了一种基于最大相关峭度解卷积(Maximum correlation kurtosis deconvolution,简称MCKD)与1.5维Teager能量谱相结合的滚动轴承故障诊断方法。由于轴承出现故障时其信号表现为周期性冲击,根据这一特性,本文首先利用MCKD的提取淹没在噪声信号中的周期性冲击特征成分,对原始信号进行降噪;然后再利用1.5维Teager能量谱得出信号的故障特征信息,并将该方法与谱峭度方法进行对比,通过仿真信号与实测信号验证了该方法的有效性和可行性。