典型文献
自适应MCKD和ALIF的滚动轴承早期故障诊断
文献摘要：
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 Cor-relation 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.
文献关键词：
滚动轴承;最大相关峭度解卷积;自适应局部迭代滤波;故障特征频率
中图分类号：
作者姓名：
袁邦盛;肖涵;易灿灿
作者机构：
冶金装备及其控制教育部重点实验室,武汉科技大学,湖北武汉 430081;湖北省机械传动与制造重点实验室,武汉科技大学,湖北武汉 430081
文献出处：
引用格式：
[1]袁邦盛;肖涵;易灿灿-.自适应MCKD和ALIF的滚动轴承早期故障诊断)[J].机械设计与制造,2022(04):77-82
A类：
B类：
MCKD,ALIF,滚动轴承,早期故障诊断,故障信号,故障特征频率,反褶积,Maximum,Cor,relation,Kurtosis,Deconvolution,降噪效果,受限于,滤波器,移数,自适应局部迭代滤波,Adaptive,Local,Iterative,Filter,轴承故障特征提取,排列熵,步长,搜寻,振动信号,淹没,信号自适应分解,固有模态函数,IMF,峭度准则,故障信息,信息量,行包,包络谱分析,试验分析,最大相关峭度解卷积
AB值：
0.384549
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