基于MED-RSSD的滚动轴承早期故障特征提取

简介

滚动轴承出现早期故障时,因为背景噪声的影响,故障信号非常微弱,故障信息难以提取,为了能有效检测出轴承故障,提出了最小熵反褶积（Minimum entropy deconvolution,MED）与共振稀疏分解（Resonance sparse signal decomposition,RSSD）相结合的诊断方法。首先,运用最小熵反褶积对含有噪声的轴承故障振动信号进行降噪处理;然后,对处理后的信号进行共振稀疏分解,将信号分解成包含谐波信号的高共振分量与包含瞬态冲击信号的低共振分量;最后,将低共振分量进行包络功率谱分析提取故障特征频率。通过信号仿真和实验处理,表明该方法对微弱故障特征提取具有较好的适用性。