基于最大二階循環(huán)平穩(wěn)盲解卷積與1. 5維譜的滾動軸承故障診斷

針對噪聲背景下滾動軸承微弱故障特征淹沒問題 ,提出一種將最大二 階循環(huán)平穩(wěn)盲解卷積(Maximum second一order Cyclostationarity Blind Deconvolution ,CYCBD)與1. 5維譜聯(lián)合的滾動軸承故障特征提取方法 。首先計算振動信號的理論循環(huán)頻率 , 以此構(gòu)造循環(huán)頻率集 ,實現(xiàn)數(shù)據(jù)初始化;在此基礎(chǔ)上 ,采用CYCBD對原始數(shù)據(jù)進行降噪處理 , 凸顯信號的特征成分;最后 ,對預(yù)處理后的信號進行1. 5維譜計算 ,并分析其包絡(luò)譜 ,從而實現(xiàn)故障特征提取。分析結(jié)果表明:CYCBD一1. 5維譜算法可有效實現(xiàn)對滾動軸承的故障特征提取 ,且優(yōu)于僅通過CYCBD或1. 5維譜提取特征的效果 ,亦具有一定的魯棒性 。研究結(jié)果可為礦用滾動軸承故障狀態(tài)監(jiān)測提供一定的理論基礎(chǔ)。