基于MCKD和稀疏表示的滚动轴承故障诊断
Rolling Bearing Fault Diagnosis Based on MCKD and Sparse Representation作者机构：鄂州职业大学
出 版 物：《煤矿机械》 (Coal Mine Machinery)
年 卷 期：2019年第40卷第6期
页 面：166-168页
学科分类：081901[工学-采矿工程] 0819[工学-矿业工程] 08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 0802[工学-机械工程] 080201[工学-机械制造及其自动化]
基 金：鄂州职业大学校级重点教研项目(2016-3) 湖北省高等学校省级教学研究项目(2016-510)
摘 要：针对强噪声下滚动轴承有效故障冲击特征难以检测的问题,提出基于最大相关峭度解卷积(MCKD)和稀疏表示的特征提取方法实现滚动轴承的故障诊断。该方法首先对滚动轴承原始振动信号进行最大相关峭度解卷积处理,突出原始振动信号中的周期性冲击成分;然后利用正交匹配追踪算法(OMP)实现周期性冲击成分的稀疏表示;最后通过包络谱分析实现故障诊断。仿真和实验验证了该方法的有效性。
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