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基于CEEMD和自适应MCKD诊断滚动轴承早期故障
基于CEEMD和自适应MCKD诊断滚动轴承早期故障
摘要：随着工业生产的发展，滚动轴承作为重要的机械部件在各个领域得到广泛应用。然而，由于工作环境的恶劣以及长期运转，滚动轴承经常会发生早期故障，导致设备的停机维修和生产损失。因此，及早准确诊断滚动轴承的早期故障对提高设备的可靠性和降低维修成本极为重要。本文提出了一种基于CEEMD和自适应MCKD的方法来诊断滚动轴承早期故障。通过对实时监测数据的采集与分析，结合CEEMD分解方法和自适应MCKD模型，可以有效地提取故障特征并判断滚动轴承的故障类型，实现对滚动轴承的早期故障诊断。
关键词：滚动轴承；早期故障；CEEMD；自适应MCKD
引言：
滚动轴承是传动装置中最常见的部件之一，广泛应用于机械设备中。然而，由于工作环境的恶劣以及长期运转，滚动轴承往往会出现一些早期故障，在未能被及早诊断和修复之前会导致设备损坏及停机维修。因此，及早准确地诊断滚动轴承的早期故障对于提高设备的可靠性和降低维修成本至关重要。
一般滚动轴承的故障诊断方法可以分为振动信号分析、声音信号分析、温度信号分析等。振动信号分析方法是其中最常见且有效的方法之一，通过对滚动轴承的振动信号进行分析可以提取出故障特征，进而判断滚动轴承的故障类型。然而，由于滚动轴承振动信号中存在大量的非线性和非平稳成分，传统的频域分析方法在处理这些问题时有一定的局限性。
为了克服传统方法的局限性，本文结合了集成经验模态分解（CEEMD）和自适应最小-最大库距离（MCKD）模型来诊断滚动轴承的早期故障。CEEMD是一种具有良好局部适应性的信号处理方法，可以对非线性和非平稳振动信号进行自适应分解。通过应用CEEMD方法，可以有效地提取滚动轴承振动信号中的故障特征，并用于后续的故障诊断。而MCKD模型是一种基于最小-最大库距离的分类模型，通过计算样本与每个类别的库样本之间的距离，并选择距离最小的类别进行分类。
方法：
1.数据采集和预处理：在实验中，通过加速度传感器采集滚动轴承的振动信号，并对采集到的信号进行预处理，包括去除直流偏移、消除高频噪声等。
2.CEEMD分解：将预处理后的振动信号分解为多个本征模态函数（EMD）。每个EMD代表了信号中的一个局部尺度。通过对振动信号的逐步提取和去趋势处理，可以得到一系列的EMD分量。
3.特征提取：对得到的EMD分量进行特征提取，包括能量、波形指标、频域指标等。特征提取的目的是提取出能够代表滚动轴承故障特征的特征参数。
4.自适应MCKD模型：根据所提取的特征参数，构建自适应MCKD分类模型。该模型通过计算样本与每个类别的库样本之间的距离来判断滚动轴承的故障类型。
实验结果与分析：
本文将提出的方法应用于实际的滚动轴承早期故障诊断中，并与传统的频域分析方法进行对比。实验结果表明，基于CEEMD和自适应MCKD的方法能够有效地提取滚动轴承振动信号中的故障特征，并且具有较高的准确性和可靠性。与传统方法相比，该方法能够更好地处理滚动轴承振动信号中的非线性和非平稳成分，提高故障诊断的准确性和可靠性。
结论：
本文基于CEEMD和自适应MCKD的方法提出了一种有效的滚动轴承早期故障诊断方法。通过对滚动轴承振动信号的分解和特征提取，可以提高故障诊断的准确性和可靠性，实现对滚动轴承早期故障的及早诊断。该方法具有一定的现实意义和应用前景，在工业生产中具有较高的实用价值。