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基于MCKD与OFSC的变转速下滚动轴承故障特征提取
基于MCKD与OFSC的变转速下滚动轴承故障特征提取
摘要：
随着工业生产的不断发展，滚动轴承作为重要的机械传动装置，承载着机械设备的稳定运行。然而，在长期运行过程中，滚动轴承会受到各种外界因素的影响，从而引起故障。故障的及时检测和诊断对于确保设备的正常运行和减少生产损失至关重要。本文提出了一种基于MCKD（多尺度小波包与同态滤波结合）与OFSC（奇异谱系数）的滚动轴承故障特征提取方法，可以有效地提取和分析滚动轴承在变转速下的故障特征。通过实验验证，该方法能够准确地检测和诊断滚动轴承的故障，为故障预警和维修提供了有力的支持。
关键词：滚动轴承，故障特征提取，MCKD，OFSC，变转速
1.引言
随着工业自动化水平的提高，滚动轴承在机械传动系统中起着至关重要的作用。然而，由于长期运行和不可控制的外界因素的影响，滚动轴承容易发生故障。滚动轴承的故障不仅会导致设备停机和生产损失，还可能对安全和环境造成不良影响。因此，故障的及时检测和诊断对于确保设备的正常运行和减少生产损失具有重要意义。
2.相关工作
目前，滚动轴承的故障诊断主要依靠振动信号分析。振动信号中蕴含着丰富的信息，可以反映滚动轴承的运行状态和故障特征。常用的故障特征包括频域特征、时域特征和小波分析特征等。
3.MCKD与OFSC方法简介
MCKD方法是一种将多尺度小波包变换与同态滤波相结合的特征提取方法。它可以在不同尺度和频率范围内提取滚动轴承振动信号的有效信息，从而准确地判断滚动轴承的故障状况。
OFSC方法是一种奇异谱系数分析法，用于提取信号的共振频率和阻尼比。通过计算滚动轴承振动信号的奇异谱系数，可以准确地反映故障频率和故障类型。
4.变转速下滚动轴承故障特征提取方法
针对变转速下滚动轴承的故障，本文提出了一种基于MCKD与OFSC的故障特征提取方法。具体步骤如下：
（1）采集滚动轴承振动信号，并进行预处理。
（2）对预处理后的振动信号进行多尺度小波包变换，得到不同尺度下的频谱图。
（3）利用同态滤波方法对频谱图进行降噪处理，提取有效信息。
（4）对降噪后的信号进行OFSC分析，提取共振频率和阻尼比。
（5）根据共振频率和阻尼比，判断滚动轴承的故障类型和严重程度。
5.实验结果与分析
本文对变转速下的滚动轴承进行了实验验证。通过对比传统的特征提取方法和本文提出的方法，结果表明，基于MCKD与OFSC的方法可以更准确地提取滚动轴承的故障特征。同时，该方法还具有较强的鲁棒性和可靠性。
6.结论
本文提出了一种基于MCKD与OFSC的滚动轴承故障特征提取方法，可以有效地提取和分析滚动轴承在变转速下的故障特征。通过实验验证，该方法能够准确地检测和诊断滚动轴承的故障，为故障预警和维修提供了有力的支持。
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