基于CSSA与MCKD的电机轴承故障提取

作者：于元滐; 杨光永; 晏婷; 徐天奇; 戈一航

来源：电子测量技术, 2021, 44(14): 142-147.

DOI：10.19651/j.cnki.emt.2106839

• 轴承故障诊断
• MCKD算法
• SSA算法
• 故障冲击特征

针对轴承故障特征信号易受到噪声干扰,导致轴承故障冲击特征信号提取难度大的问题,提出了使用混沌麻雀算法(CSSA)与最大相关峭度反卷积算法(MCKD)相结合的轴承故障诊断方法。首先,以峭度为原则构建CSSA的自适应函数。然后,使用CSSA算法找到最优的周期T与滤波器长度L。最后,使用优化后的MCKD算法对电机轴承进行故障提取。并与未经优化的MCKD、粒子群算法优化最大相关峭度反卷积算法(PSO-MCKD)、麻雀算法优化最大相关峭度反卷积算法(SSA-MCKD)进行对比。实验结果表明,CSSA算法相对于粒子群算法(PSO)、麻雀算法(SSA)算法在搜索MCKD参数时有更快的收敛速度,更好的全局搜索能力。提出的CSSA-MCKD方法能有效地增强MCKD算法故障提取能力,并有较快的收敛速度与全局搜索能力。

• 单位
  云南民族大学