基于LMD和MCKD的滚动轴承早期故障诊断

简介

滚动轴承故障产生的初期，信号中的冲击成分受到严重的噪声干扰，导致故障信号的周期特征难以提取。针对这一问题，提出基于局部均值分解（LMD）算法和最大相关峭度反褶积（MCKD）算法结合的滚动轴承早期故障诊断方法。首先应用LMD算法对轴承早期故障信号进行自适应分解，选取与原始信号相关系数较大的乘积函数（PF）分量进行重构；然后应用MCKD算法对重构信号进行降噪，突出周期冲击成分；最后对消噪后的信号进行Hilbert包络处理，从包络谱中即可准确地获取故障特征频率。通过对仿真信号和内圈故障实验信号的分析，证明了该方法的有效性。