LMD-KICA滚动轴承信号特征提取方法研究

作     者：张炎磊 张培杰 方雁衡 董辛旻 ZHANG Yan-lei;ZHANG Pei-jie;FANG Yan-heng;DONG Xin-min

作者机构：郑州大学振动工程研究所河南郑州450001 郑州市质量技术监督检验检测中心河南郑州450053 广东省特种设备检测研究院顺德检测院广州佛山528300 

基　　金：国家重点研发计划项目—游乐园和景区载人设备全生命周期检测监测与完整性评价技术研究(2016YFF0203100) 

出 版 物：《机械设计与制造》 (Machinery Design & Manufacture)

年 卷 期：2021年第2期

页      码：15-18,22页

摘      要：在实际工程机械所产生的滚动轴承故障信号十分复杂,有效的故障信号和特征信息极易被噪声信号所干扰,针对工程中振动信号的特点,提出了一种基于局部均值分解(LMD)结合核独立分量分析(KICA)的方法提取故障信号特征。首先将源信号进行LMD分解,根据相关系数准则提取相关程度高的PF分量并构建新信号,对新构建的故障信号运用KICA进行噪声分离,进而获得故障信号特征。先通过构造信号仿真分析方法有效性,再通过西储大学轴承实验数据对比分析,验证该方法适用于提取滚动轴承的故障特征。

主 题 词：局部均值分解(LMD) 核独立分量分析(KICA) 滚动轴承 特征提取 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 08[工学] 0802[工学-机械学] 080201[080201] 

D　O　I：10.19356/j.cnki.1001-3997.2021.02.004

馆 藏 号：203102096...