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基于MKurt-MOMEDA和Teager能量算子的柔性薄壁轴承的故障特征提取方法
被引量：
7
1
作者
严嵩
李伟光
+2 位作者
赵学智
陈儒
万好
《机床与液压》
北大核心
2021年第6期156-162,共7页
与普通滚动轴承相比,柔性薄壁轴承存在背景冲击载荷,使得故障特征提取难度大。针对这一问题,提出基于MKurt-MOMEDA和Teager能量算子的柔性薄壁轴承故障特征提取方法。利用多点峭度谱(MKurt)对原始故障信号进行分析,确定柔性薄壁轴承故...
与普通滚动轴承相比,柔性薄壁轴承存在背景冲击载荷,使得故障特征提取难度大。针对这一问题,提出基于MKurt-MOMEDA和Teager能量算子的柔性薄壁轴承故障特征提取方法。利用多点峭度谱(MKurt)对原始故障信号进行分析,确定柔性薄壁轴承故障周期,然后通过多点最优最小熵解卷积(MOMEDA)处理,再经Teager能量算子增强,最终提取柔性薄壁轴承外圈与内圈的故障特征频率,并与单一的MOMEDA算法、基于MKurt-MCKD与Teager能量算子故障特征提取方法进行了对比,证明了该方法明显增强了故障特征频率的幅值,为柔性薄壁轴承故障特征提取提供了参考。
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关键词
柔性薄壁轴承
故障特征提取
多点峭度谱
多点最优最小熵解卷积
TEAGER能量算子
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职称材料
增强MOMEDA算法及在滚动轴承微弱故障诊断中的应用研究
2
作者
盛嘉玖
陈果
+3 位作者
刘曜宾
贺志远
王浩
尉询楷
《机械科学与技术》
北大核心
2025年第6期921-928,共8页
针对多点最优最小熵解卷积调整(Multipoint optimal minimum entropy deconvolution adjusted,MOMEDA)进行改进,提出一种增强MOMEDA算法,并应用于滚动轴承微弱故障诊断。首先构造一种可反映滤波效果的频域指标,由此发现MOMEDA滤波效果...
针对多点最优最小熵解卷积调整(Multipoint optimal minimum entropy deconvolution adjusted,MOMEDA)进行改进,提出一种增强MOMEDA算法,并应用于滚动轴承微弱故障诊断。首先构造一种可反映滤波效果的频域指标,由此发现MOMEDA滤波效果关键取决于故障周期而非滤波长度;然后提出一种自相关、包络解调和多点峭度(Multipoint Kurtosis,MKurt)相结合确定最优故障周期的方法;采用外机匣测点的滚动轴承故障与正常数据进行验证,结果表明:该方法能有效克服传统MOMEDA算法难于选取故障周期的问题,可自适应地提取出更为显著的故障周期;最后与基于MED的协同诊断方法进行对比,发现MOMEDA重点在确定故障周期,而基于MED的协同诊断方法关键在选择滤波长度,当正确提取故障周期后,MOMEDA滤波效果更优。
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关键词
滚动轴承
MOMEDA
mkurt
故障诊断
特征增强
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职称材料
一种基于多点峭度谱和最大相关峭度解卷积的滚动轴承故障诊断方法
被引量：
13
3
作者
刘文朋
廖英英
+2 位作者
杨绍普
刘永强
顾晓辉
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2019年第2期146-151,163,共7页
针对最大相关峭度解卷积(MCKD)方法需要预知准确的滚动轴承故障特征周期的不足,提出一种多点峭度谱(Mkurt spectrum)和MCKD相结合的滚动轴承故障诊断方法。利用多点峭度谱对采样信号进行处理,通过比较不同周期下解卷积结果输出的信号的...
针对最大相关峭度解卷积(MCKD)方法需要预知准确的滚动轴承故障特征周期的不足,提出一种多点峭度谱(Mkurt spectrum)和MCKD相结合的滚动轴承故障诊断方法。利用多点峭度谱对采样信号进行处理,通过比较不同周期下解卷积结果输出的信号的多点峭度谱,对预先估计的故障特征周期进行修正,再将优化得到的故障周期的精确取值输入到MCKD算法中,增强原信号中周期性故障冲击特征,并通过包络解调来诊断故障类型。通过对仿真信号、6205轴承外圈故障和铁路货车轮对轴承复合故障的试验信号的分析表明:即使在未知准确转速的条件下,该方法依然可以有效地实现滚动轴承的故障诊断,具有较高的工程应用价值。
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关键词
滚动轴承
故障诊断
多点峭度谱
最大相关峭度解卷积(MCKD)
复合故障
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职称材料
题名
基于MKurt-MOMEDA和Teager能量算子的柔性薄壁轴承的故障特征提取方法
被引量：
7
1
作者
严嵩
李伟光
赵学智
陈儒
万好
机构
华南理工大学机械与汽车工程学院
广东机场白云信息科技有限公司博士后创新基地
出处
《机床与液压》
北大核心
2021年第6期156-162,共7页
基金
国家自然科学基金面上项目(51875205,51875216)
广东省自然科学基金(2018A030310017)
+3 种基金
广东省教育厅项目(2017KQNCX145)
广东省重大科技专项(2019B090918003)
广州市科技计划项目(201904010133)
国家高计划研究发展计划(863计划)资助项目(2015AA043005)。
文摘
与普通滚动轴承相比,柔性薄壁轴承存在背景冲击载荷,使得故障特征提取难度大。针对这一问题,提出基于MKurt-MOMEDA和Teager能量算子的柔性薄壁轴承故障特征提取方法。利用多点峭度谱(MKurt)对原始故障信号进行分析,确定柔性薄壁轴承故障周期,然后通过多点最优最小熵解卷积(MOMEDA)处理,再经Teager能量算子增强,最终提取柔性薄壁轴承外圈与内圈的故障特征频率,并与单一的MOMEDA算法、基于MKurt-MCKD与Teager能量算子故障特征提取方法进行了对比,证明了该方法明显增强了故障特征频率的幅值,为柔性薄壁轴承故障特征提取提供了参考。
关键词
柔性薄壁轴承
故障特征提取
多点峭度谱
多点最优最小熵解卷积
TEAGER能量算子
Keywords
Flexible thin⁃walled bearing
Fault feature extraction
mkurt
MOMEDA
Teager energy operator
分类号
TH133.3 [机械工程—机械制造及自动化]
TP206.3 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
增强MOMEDA算法及在滚动轴承微弱故障诊断中的应用研究
2
作者
盛嘉玖
陈果
刘曜宾
贺志远
王浩
尉询楷
机构
南京航空航天大学民航学院
南京航空航天大学通用航空与飞行学院
北京航空工程技术研究中心
出处
《机械科学与技术》
北大核心
2025年第6期921-928,共8页
基金
国家自然科学基金项目(52272436)
国家科技重大专项计划(J2019-IV-004-0071)
江苏省研究生科研与实践创新计划(KYCX200211)。
文摘
针对多点最优最小熵解卷积调整(Multipoint optimal minimum entropy deconvolution adjusted,MOMEDA)进行改进,提出一种增强MOMEDA算法,并应用于滚动轴承微弱故障诊断。首先构造一种可反映滤波效果的频域指标,由此发现MOMEDA滤波效果关键取决于故障周期而非滤波长度;然后提出一种自相关、包络解调和多点峭度(Multipoint Kurtosis,MKurt)相结合确定最优故障周期的方法;采用外机匣测点的滚动轴承故障与正常数据进行验证,结果表明:该方法能有效克服传统MOMEDA算法难于选取故障周期的问题,可自适应地提取出更为显著的故障周期;最后与基于MED的协同诊断方法进行对比,发现MOMEDA重点在确定故障周期,而基于MED的协同诊断方法关键在选择滤波长度,当正确提取故障周期后,MOMEDA滤波效果更优。
关键词
滚动轴承
MOMEDA
mkurt
故障诊断
特征增强
Keywords
rolling bearings
MOMEDA
mkurt
fault diagnosis
feature enhancement
分类号
V263.6 [航空宇航科学与技术—航空宇航制造工程]
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职称材料
题名
一种基于多点峭度谱和最大相关峭度解卷积的滚动轴承故障诊断方法
被引量：
13
3
作者
刘文朋
廖英英
杨绍普
刘永强
顾晓辉
机构
石家庄铁道大学机械工程学院
石家庄铁道大学土木工程学院
出处
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2019年第2期146-151,163,共7页
基金
国家自然科学基金(11572206
11472179
+5 种基金
U1534204
11790280)
河北省自然科学基金(A2016210099)
河北省人才工程培养经费资助科研项目(A2016002036)
河北省科技项目(17961706D
18965341G)
文摘
针对最大相关峭度解卷积(MCKD)方法需要预知准确的滚动轴承故障特征周期的不足,提出一种多点峭度谱(Mkurt spectrum)和MCKD相结合的滚动轴承故障诊断方法。利用多点峭度谱对采样信号进行处理,通过比较不同周期下解卷积结果输出的信号的多点峭度谱,对预先估计的故障特征周期进行修正,再将优化得到的故障周期的精确取值输入到MCKD算法中,增强原信号中周期性故障冲击特征,并通过包络解调来诊断故障类型。通过对仿真信号、6205轴承外圈故障和铁路货车轮对轴承复合故障的试验信号的分析表明:即使在未知准确转速的条件下,该方法依然可以有效地实现滚动轴承的故障诊断,具有较高的工程应用价值。
关键词
滚动轴承
故障诊断
多点峭度谱
最大相关峭度解卷积(MCKD)
复合故障
Keywords
rolling elemrnt bearing
fault diagnosis
mkurt
spectrum
maximum correlated kurtosis deconvolution(MCKD)
multi-fault
分类号
TH131.1 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于MKurt-MOMEDA和Teager能量算子的柔性薄壁轴承的故障特征提取方法
严嵩
李伟光
赵学智
陈儒
万好
《机床与液压》
北大核心
2021
7
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
增强MOMEDA算法及在滚动轴承微弱故障诊断中的应用研究
盛嘉玖
陈果
刘曜宾
贺志远
王浩
尉询楷
《机械科学与技术》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
一种基于多点峭度谱和最大相关峭度解卷积的滚动轴承故障诊断方法
刘文朋
廖英英
杨绍普
刘永强
顾晓辉
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2019
13
在线阅读
下载PDF
职称材料
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