论文摘要
针对振动信号故障特征频率微弱且难以提取的问题,提出基于局部特征尺度分解（local characteristic-scale decomposition,LCD）和最大相关峭度反卷积（maximum correlated kurtosis deconvolution,MCKD）相结合的故障诊断方式。通过对待测信号进行LCD分解,得到一系列的内禀尺度分量（intrinsic scale component,ISC）,并根据相关系数,即峭度的筛选原则选择重构所需的真实分量。再利用MCKD对重构信号进行降噪处理,最后对降噪后的信号进行包络解调,提取故障特征信息。实验证明该方法在轴承故障诊断上具有一定的可行性。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 余忠潇,郝如江
关键词: 局部特征尺度分解,最大相关峭度反卷积,轴承,故障诊断
来源: 中国科技论文 2019年02期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技
专业: 机械工业,电信技术
单位: 石家庄铁道大学机械工程学院
基金: 国家自然科学基金资助项目(51375319)
分类号: TN911.7;TH133.33
页码: 215-220
总页数: 6
文件大小: 532K
下载量: 156
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标签：局部特征尺度分解论文; 最大相关峭度反卷积论文; 轴承论文; 故障诊断论文;