10.3969/j.issn.2095-2783.2019.02.017
基于LCD和MCKD的轴承故障诊断
针对振动信号故障特征频率微弱且难以提取的问题,提出基于局部特征尺度分解(local characteristic-scale decomposi-tion,LCD)和最大相关峭度反卷积(maximum correlated kurtosis deconvolution,MCKD)相结合的故障诊断方式.通过对待测信号进行LCD分解,得到一系列的内禀尺度分量(intrinsic scale component,ISC),并根据相关系数,即峭度的筛选原则选择重构所需的真实分量.再利用MCKD对重构信号进行降噪处理,最后对降噪后的信号进行包络解调,提取故障特征信息.实验证明该方法在轴承故障诊断上具有一定的可行性.
局部特征尺度分解、最大相关峭度反卷积、轴承、故障诊断
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TP277(自动化技术及设备)
国家自然科学基金资助项目51375319
2019-06-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共6页
215-220
