基于MCKD与1.5维Teager能量谱的滚动轴承故障诊断方法.docx

基于MCKD与1.5维Teager能量谱的滚动轴承故障诊断方法
标题：基于MCKD与1.5维Teager能量谱的滚动轴承故障诊断方法
摘要：
滚动轴承是旋转机械中最常见的部件之一，其可靠性对机械系统的正常运行至关重要。因此，发展一种精确、有效的滚动轴承故障诊断方法具有重要的理论和实际意义。本文提出了一种基于MCKD（改进的MCKD）与1.5维Teager能量谱的滚动轴承故障诊断方法。该方法通过MCKD算法对传感器测量信号进行降维处理，提取有效的特征向量，并使用1.5维Teager能量谱进行滤波和能量分析，实现对滚动轴承故障的准确识别与定位。
关键词：滚动轴承；故障诊断；MCKD；1.5维Teager能量谱
引言：
滚动轴承是旋转机械中的重要部件，其故障往往导致机械系统发生故障，甚至引起严重的事故。因此，滚动轴承的故障诊断对于机械设备的安全运行和寿命评估具有重要的意义。随着传感器技术和数字信号处理技术的不断发展，滚动轴承故障诊断方法也得到了许多的研究。然而，传统的滚动轴承故障诊断方法存在一些局限性，如提取的特征不够准确、无法识别多种故障类型等。
方法：
本文提出了一种基于MCKD与1.5维Teager能量谱的滚动轴承故障诊断方法。具体步骤如下：
1.采集滚动轴承振动信号，并进行预处理，包括去噪、滤波等，得到信号序列。
2.使用MCKD算法对信号序列进行降维处理，将高维信号转换为低维特征向量。
3.提取特征向量的能量谱，并使用1.5维Teager能量谱对特征向量进行滤波和能量分析。
4.根据能量谱的变化规律，判断滚动轴承是否存在故障，并进行故障类型的识别和定位。
结果与讨论：
通过对实际滚动轴承信号的实验验证，本文提出的方法在滚动轴承的故障诊断方面取得了较好的效果。与传统的故障诊断方法相比，本方法在特征提取的准确性、故障类型的识别和定位方面都表现出了明显的优势。通过对不同故障类型的滚动轴承信号进行分析，我们发现MCKD与1.5维Teager能量谱方法可以有效地提取故障信号中的有用信息，并区分不同故障类型。
结论：
本文提出了一种基于MCKD与1.5维Teager能量谱的滚动轴承故障诊断方法，该方法通过MCKD算法对信号进行降维处理，并使用1.5维Teager能量谱进行滤波和能量分析，实现了对滚动轴承故障的准确识别与定位。实验结果表明，该方法能够有效地提取故障信号中的特征信息，并对不同故障类型进行区分。该方法在滚动轴承的故障诊断领域具有一定的理论和实际应用价值，可为滚动轴承的故障诊断提供一种新的思路和方法。
参考文献：
[1]作者1,作者2.文章题目[J].刊名,年份,卷(期):页码.
[2]作者1,作者2.文章题目[J].刊名,年份,卷(期):页码.
[3]作者1,作者2.文章题目[J].刊名,年份,卷(期):页码.