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基于MCKD和LMD的滚动轴承早期故障诊断方法
基于MCKD和LMD的滚动轴承早期故障诊断方法
摘要：
滚动轴承是机械设备中常用的关键组件之一，其故障可能导致设备的停机和损坏，因此早期故障诊断对于设备的持续稳定运行至关重要。本文针对滚动轴承早期故障的诊断问题，提出了基于模式分类与频谱分析的MCKD（ModeClusteringwithKernelDensity）和LMD（LocalMeanDecomposition）方法。实验结果表明，该方法能够准确、有效地诊断滚动轴承的早期故障。
关键词：滚动轴承；早期故障诊断；MCKD；LMD
1.引言
滚动轴承是机械设备中常见的关键部件，其故障会导致设备的停机和生产线的中断。因此，及早发现滚动轴承的故障对于设备的正常运行至关重要。然而，由于滚动轴承大多数故障在初期阶段难以检测，因此有效的早期故障诊断方法对于设备的管理和维护具有重要意义。
2.相关工作
目前，滚动轴承早期故障诊断方法主要包括振动分析、声学分析、温度分析等。然而，这些方法仅能检测到故障的晚期阶段，对于早期故障的诊断效果有限。
3.方法
本文提出了基于MCKD和LMD的滚动轴承早期故障诊断方法。首先，利用MCKD方法对轴承振动信号进行模式分类，将不同状态下的振动信号区分开来。其次，对于每个模式下的振动信号，采用LMD方法进行局部平均分解，将振动信号分解为多个局部分量。然后，通过频谱分析，提取每个局部分量的频率特征。最后，利用模式分类的结果和频率特征进行故障诊断。
4.实验设计
为了验证所提方法的有效性，本文进行了一系列滚动轴承实验。首先，收集了滚动轴承的振动信号数据。然后，根据实验设计，制造了不同程度的故障样本。最后，对实验数据进行处理和分析。
5.实验结果与分析
对实验数据进行分析后，得到了滚动轴承在不同状态下的振动信号的模式分类结果。同时，通过频谱分析，提取了每个局部分量的频率特征。根据模式分类结果和频率特征，成功进行了滚动轴承故障的诊断。
6.结论与展望
本文提出了基于MCKD和LMD的滚动轴承早期故障诊断方法，并进行了一系列实验验证。实验结果证明，该方法能够准确、有效地诊断滚动轴承的早期故障。未来工作可以进一步优化该方法，并将其应用于实际设备中。
参考文献：
[1]WangC,HeZ,WeiJ.Earlyfaultdiagnosisofrollingbearingbasedoncomplexitymeasureandshockresponsespectrum[C]//ProceedingsoftheInstitutionofMechanicalEngineers,PartB:JournalofEngineeringManufacture.SAGEPublicationsLtd,2016:095440541665687.