基于动态PSO-MCKD-HHT的滚动轴承故障诊断方法研究与应用

作者：李东炎; 李常贤

来源：电子测量技术, 2021, 44(21): 12-18.

DOI：10.19651/j.cnki.emt.2107394

• 轴承诊断
• 最大相关峭度解卷积
• 动态粒子群算法
• 混合编译

滚动轴承作为牵引电机的重要部件之一,其故障诊断的准确性对保证牵引电机的正常运转具有重要的意义。为提高轴承故障诊断的准确性及有效性,选用最大相关峭度解卷积(MCKD)结合希尔伯特-黄变换(HHT)的方法进行诊断。针对MCKD算法受移位数(M),滤波器阶数(L)和冲击信号周期(T)特别依赖于经验的选择,选用动态粒子群算法对其进行优化,以降低噪声信号干扰,突出由故障激发的脉冲信号。再利用HHT算法得到信号包络谱,可以更好的识别不同故障类型。将VS与MATLAB相结合,可实现诊断算法应用到高级开发语言环境下。利用CWRU轴承数据集对算法进行验证,验证结果表明,该方法能够有效增强故障特征,得到轴承内圈故障频率为162 Hz,轴承内圈故障频率为108 Hz,可准确识别轴承的故障类型。

• 单位
  大连交通大学