Infogram和参数优化CYCBD在滚动轴承复合故障特征分离中的应用

作者：刘桂敏; 吴建德^*; 李卓睿; 李祥

来源：振动与冲击, 2022, 41(10): 55-65.

DOI：10.13465/j.cnki.jvs.2022.10.008

• 复合故障
• Infogram
• 最大二阶循环平稳盲解卷积(CYCBD)
• 包络谱稀疏度

针对滚动轴承复合故障特征难以分离的问题，提出了一种基于Infogram和参数优化最大二阶循环平稳盲解卷积(maximum second-order cyclostationarity blind deconvolution, CYCBD)的复合故障特征分离方法。首先，采用Infogram方法分析故障信号，选取最优带通滤波器，获得冲击性和循环平稳性最强的频带信号；其次，根据理论故障频率，设定CYCBD的循环频率集，并以包络谱稀疏度为依据，自适应选择CYCBD的滤波器长度；再次，对获得的频带信号进行解卷积运算，提取不同频率的故障冲击成分，实现故障分离；最后，对分离出的各故障成分进行包络解调分析，根据故障特征频率，识别故障类型。通过对仿真信号、西安交大-昇阳科技联合实验室(Xi’an Jiaotong University-Changxing Sumyoung Technology, XJTU-SY)的轴承试验数据分析，证明了所提方法可以有效实现故障特征分离。在此基础上，通过自制试验平台实测数据，进一步论证了该方法的可行性。

• 单位
  昆明理工大学; 自动化学院