基于网格搜索法优化最大相关峭度反卷积的滚动轴承早期故障诊断方法

针对环境噪声下滚动轴承早期故障信号微弱难以检测的问题,提出了基于网格搜索法优化最大相关峭度反卷积(Maximum Correlated Kurtosis Deconvolution,MCKD)滚动轴承早期故障诊断方法。并针对MCKD方法受滤波器阶数和周期影响的问题,提出了利用网格搜索法优化最大相关峭度反卷积参数。首先,早期微弱故障信号集成经验模态分解后,采用相关系数以及峭度准则重构原信号;然后,以小波Shannon熵作为目标函数采用网格搜索法搜寻最优滤波器阶数以及周期,采用自适应MCKD方法对重构信号中故障脉冲冲击成分进行加强,最后通过包络谱、包络功率谱提取微弱故障特征。实验表明,该方法能够对早期微弱故障中冲击成分进行自适应增强,有效检测出被噪声淹没的微弱故障,实现滚动轴承故障的精确诊断。