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基于VMD-MCKD的微弱故障信号降噪及冲击特征增强方法
被引量：
1
1
作者
费红博
张超
+2 位作者
吴乐
徐帅
张敬
《机电工程》
北大核心
2025年第2期237-246,共10页
针对强噪声背景下滚动轴承早期故障冲击信号微弱,故障特征难以提取的问题,提出了一种基于参数自适应变分模态分解(VMD)与最大相关峭度解卷积(MCKD)的滚动轴承故障诊断方法(微弱故障信号降噪及冲击特征增强方法)。首先,采用时频域差值信...
针对强噪声背景下滚动轴承早期故障冲击信号微弱,故障特征难以提取的问题,提出了一种基于参数自适应变分模态分解(VMD)与最大相关峭度解卷积(MCKD)的滚动轴承故障诊断方法(微弱故障信号降噪及冲击特征增强方法)。首先,采用时频域差值信息引导VMD,并引入相似系数差值和能量差值比作为迭代收敛条件,重新设定了适用于信号分解的终止准则;然后,采用改进的减法平均优化算法,对MCKD中的解卷周期T、移位数M和滤波器长度L进行了优化,确保了参数组合的最佳性;借助MCKD方法的冲击特征提取能力,精确获取了目标周期性冲击信号;最后,依托内蒙古科技大学机械工程学院配备的HZXT-DS-003型双跨转子滚动轴承试验台,构建了故障轴承数据集,对基于VMD-MCKD的滚动轴承故障诊断方法的有效性进行了验证。研究结果表明:采用该方法能有效抑制噪声,显著增强信号的周期冲击特性、故障特征频率及其倍频,从而完成了对滚动轴承早期微弱故障的准确诊断;与其他方法相比,该方法在频谱中更为突出地展现故障特征频率及其倍频峰值,且信噪比提升了78%;此外,即使在不同信噪比的噪声环境下,该方法仍能保持卓越的信号处理能力。
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关键词
滚动轴承
早期故障特征
变分模态分解
最大相关峭度解卷积
参数自适应
周期性冲击信号
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职称材料
题名
基于VMD-MCKD的微弱故障信号降噪及冲击特征增强方法
被引量：
1
1
作者
费红博
张超
吴乐
徐帅
张敬
机构
内蒙古科技大学机械工程学院
内蒙古自治区机电系统智能诊断与控制重点实验室
出处
《机电工程》
北大核心
2025年第2期237-246,共10页
基金
国家自然科学基金资助项目(52365014)
中央引导地方科技发展资金项目(2022ZY0221)。
文摘
针对强噪声背景下滚动轴承早期故障冲击信号微弱,故障特征难以提取的问题,提出了一种基于参数自适应变分模态分解(VMD)与最大相关峭度解卷积(MCKD)的滚动轴承故障诊断方法(微弱故障信号降噪及冲击特征增强方法)。首先,采用时频域差值信息引导VMD,并引入相似系数差值和能量差值比作为迭代收敛条件,重新设定了适用于信号分解的终止准则;然后,采用改进的减法平均优化算法,对MCKD中的解卷周期T、移位数M和滤波器长度L进行了优化,确保了参数组合的最佳性;借助MCKD方法的冲击特征提取能力,精确获取了目标周期性冲击信号;最后,依托内蒙古科技大学机械工程学院配备的HZXT-DS-003型双跨转子滚动轴承试验台,构建了故障轴承数据集,对基于VMD-MCKD的滚动轴承故障诊断方法的有效性进行了验证。研究结果表明:采用该方法能有效抑制噪声,显著增强信号的周期冲击特性、故障特征频率及其倍频,从而完成了对滚动轴承早期微弱故障的准确诊断;与其他方法相比,该方法在频谱中更为突出地展现故障特征频率及其倍频峰值,且信噪比提升了78%;此外,即使在不同信噪比的噪声环境下,该方法仍能保持卓越的信号处理能力。
关键词
滚动轴承
早期故障特征
变分模态分解
最大相关峭度解卷积
参数自适应
周期性冲击信号
Keywords
rolling bearing
early fault characteristic
variational mode decomposition(VMD)
maximum correlation kurtosis deconvolution(MCKD)
parameter self-adaptation
periodic impact signal
分类号
TH133.3 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于VMD-MCKD的微弱故障信号降噪及冲击特征增强方法
费红博
张超
吴乐
徐帅
张敬
《机电工程》
北大核心
2025
1
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职称材料
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