噪声与振动控制 ›› 2022, Vol. 42 ›› Issue (4): 152-157.
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毛欢1，魏志刚1，刘迎松1，韦雅宁1，王宏元2，陆强2
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摘要： 针对低速重载滚动轴承故障特征频率低、难提取的问题，提出一种基于变分模态分解和最大相关峭度解卷积并且结合利用排列熵筛选分量的方法。首先对原始振动信号进行变分模态分解，得到若干个本征模态分量；其次，根据利用排列熵筛选分量的原则，将筛选出的分量利用最大相关峭度解卷积方法进行去噪；最后对处理后的分量进行包络谱分析，从而提取故障特征频率，实现故障诊断。通过分析低速轴承仿真信号以及工程实测所得低速重载轴承振动信号，验证了该方法的有效性。
关键词: "> 故障诊断；低速重载轴承；变分模态分解；排列熵；最大相关峭度解卷积
毛欢, 魏志刚, 刘迎松, 韦雅宁, 王宏元, 陆强. 基于VMD-PE-MCKD低速重载滚动轴承故障特征提取[J]. 噪声与振动控制, 2022, 42(4): 152-157.
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