基于IGWO-MCKD-ROMP的轴承微弱故障信号诊断方法研究

针对齿轮箱滚动轴承在故障诊断过程中,存在采样数据过大、故障特征提取效果不佳的问题,提出了一种基于最大相关峭度解卷积(Maximum Correlation Kurtosis Deconvolution,MCKD)的正则化正交匹配追踪(Regularized Orthogonal Matching Pursuit,ROMP)算法,用于轴承微弱故障信号的诊断.首先,为实现MCKD和ROMP算法中参数的自适应选择,引入改进的灰狼优化(Im-proved Grey Wolf Optimization,IGWO)算法;然后,利用IGWO对原始信号进行MCKD降噪处理;最后,利用IGWO-ROMP实现对信...

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Published in机械传动 Vol. 48; no. 9; pp. 160 - 166
Main Authors 周娟利, 王城宇, 赵栓峰
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 西安航空职业技术学院航空材料工程学院,陕西西安 710089%华北电力大学河北省电力机械装备健康维护与失效预防重点实验室,河北保定 071003%西安科技大学机械工程学院,陕西西安 710054 2024
Subjects
IGWO
ROMP
Bearing fault diagnosis
轴承故障诊断
MCKD
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ISSN1004-2539
DOI10.16578/j.issn.1004.2539.2024.09.021

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Summary:针对齿轮箱滚动轴承在故障诊断过程中,存在采样数据过大、故障特征提取效果不佳的问题,提出了一种基于最大相关峭度解卷积(Maximum Correlation Kurtosis Deconvolution,MCKD)的正则化正交匹配追踪(Regularized Orthogonal Matching Pursuit,ROMP)算法,用于轴承微弱故障信号的诊断.首先,为实现MCKD和ROMP算法中参数的自适应选择,引入改进的灰狼优化(Im-proved Grey Wolf Optimization,IGWO)算法;然后,利用IGWO对原始信号进行MCKD降噪处理;最后,利用IGWO-ROMP实现对信号的重构,通过对信号进行包络分析,实现对轴承故障的诊断.仿真信号和实验验证结果表明,该方法能够有效地提取轴承微弱故障成分.为轴承微弱故障信号的诊断提供了一种新思路.
ISSN:1004-2539
DOI:10.16578/j.issn.1004.2539.2024.09.021