基于参数优化MLOG与SAM的滚动轴承早期故障诊断

简介

针对强背景噪声环境下轴承早期故障特征不易提取问题,提出麻雀搜索算法(SSA)优化改进拉普拉斯高斯滤波器(MLOG)结合频谱调幅(SAM)的早期故障诊断方法。以滤波后信号的峭度最大值为指标,用SSA算法自适应寻找滤波器阶数和标准差的最优参数;用MLOG滤波器对故障信号滤波,去除部分噪声;用SAM方法对滤波后信号的幅值赋予不同的权重进行重构,计算重构信号的平方包络谱,提取故障特征频率。通过仿真信号和不同试验台的真实数据验证,同时对比PSO和GA优化MLOG结果,表明所提SSA-MLOG-SAM方法对滚动轴承早期故障特征提取的有效性和可行性。