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针对齿轮箱中旋转零部件的故障信号是周期性的冲击信号这一特性,提出了一种基于多点峭度(multipoint kurtosis,简称MKurt)和多点最优最小熵反褶积(multipoint optimal minimum entropy deconvolution adjusted,简称MOMEDA)的齿轮箱复合故障特征提取方法。利用MKurt可以有效提取齿轮箱中被噪声淹没的冲击性振动信号的周期,实现对振动信号振动源的追踪。根据故障的周期设置合理的周期区间,通过MOMEDA对原信号进行降噪,进一步提取原信号的周期性冲击。通过仿真信号和实测数据的分析和验证,证明了MKurt-MOMEDA方法可以准确有效地诊断齿轮箱复合故障故障特征。 相似文献
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在实际工况下,轴承的早期故障信号与强噪声信号相比属于微弱信号,而轴承的早期故障特征从强噪声环境中提取出来一直是故障诊断课题的一大难点。基于上述问题,提出一种基于MS(Mask Signal)和EEMD(Ensemble Empirical Mode Decomposition)方法的滚动轴承微弱故障提取方法。由于EEMD方法在噪声背景下分解出的IMF分量存在模态混叠现象,很难辨别故障频率的真伪,所以引入掩膜信号法对分解出的IMF分量进行处理,抑制虚假频率,将故障频率提取出来。通过将掩膜信号法与EEMD方法相结合的方式,对存在噪声的故障信号进行处理,提取出故障特征。 相似文献