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基于最大二阶循环平稳盲解卷积与1. 5维谱的滚动轴承故障诊断
针对噪声背景下滚动轴承微弱故障特征淹没问题 ,提出一种将最大二 阶循环平稳盲解卷积(Maximum second一order Cyclostationarity Blind Deconvolution ,CYCBD)与1. 5维谱联合的滚动轴承故障特征提取方法 。首先计算振动信号的理论循环频率 , 以此构造循环频率集 ,实现数据初始化;在此基础上 ,采用CYCBD对原始数据进行降噪处理 , 凸显信号的特征成分;最后 ,对预处理后的信号进行1. 5维谱计算 ,并分析其包络谱 ,从而实现故障特征提取。分析结果表明:CYCBD一1. 5维谱算法可有效实现对滚动轴承的故障特征提取 ,且优于仅通过CYCBD或1. 5维谱提取特征的效果 ,亦具有一定的鲁棒性 。研究结果可为矿用滚动轴承故障状态监测提供一定的理论基础。
