改进的共振稀疏分解方法及其在滚动轴承复合故障诊断中的应用

作     者：张守京 慎明俊 杨静雯 吴芮 ZHANG Shoujing;SHEN Mingjun;YANG Jingwen;WU Rui

作者机构：西安工程大学机电工程学院西安710600 

出 版 物：《中国机械工程》 (China Mechanical Engineering)

年 卷 期：2022年第33卷第14期

页      面：1697-1706页

核心收录：

学科分类：08[工学] 0802[工学-机械工程] 0701[理学-数学] 080201[工学-机械制造及其自动化] 

基　　金：国家重点研发计划(2019YFB1707205)。 

主　　题：共振稀疏分解 品质因子 子带重构 多点最优最小熵反卷积 

摘      要：滚动轴承复合故障信号中各故障特征受到传输路径和其他干扰源的影响,在多缺陷共存条件下提取单个缺陷诱发的故障特征存在困难。提出一种基于双参数优化、子带重构改进的共振稀疏分解(RSSD)滚动轴承复合故障诊断方法:首先利用人工鱼群算法自适应选择RSSD的品质因子和分解层数以构造与故障特征匹配的最优小波基,获得包含瞬态冲击的低共振分量;然后依据提出的子带筛选准则选择并重构低共振分量中包含瞬态冲击成分的最佳子带;最后通过多点最优最小熵反卷积(MOMEDA)方法识别并提取重构信号中周期性故障冲击。仿真信号和轴承全寿命周期复合故障信号分析结果表明,与RSSD-MCKD方法相比,所提出方法能有效提取复合故障信号中各故障特征,精确实现轴承复合故障诊断。