基于动态PSO-MCKD-HHT的滚动轴承故障诊断方法研究与应用

来源：电子测量技术杂志2021年第21期北京时间：

作者：李东炎，李常贤

单位：1.大连交通大学 自动化与电气工程学院 辽宁 大连 116021; 2. 大连交通大学 轨道交通装备设计与制造技术国家地方联合工程研究中心 辽宁大连116021

摘要：滚动轴承作为牵引电机的重要部件之一，其故障诊断的准确性对保证牵引电机的正常运转具有重要的意义。为提高轴承故障诊断的准确性及有效性，选用最大相关峭度解卷积(MCKD)结合希尔伯特-黄变换（HHT）的方法进行诊断。针对MCKD算法受移位数（M）,滤波器阶数（L）和冲击信号周期（T）特别依赖于经验的选择，选用动态粒子群算法对其进行优化，以降低噪声信号干扰，突出由故障激发的脉冲信号。再利用HHT算法得到信号包络谱，可以更好的识别不同故障类型。将VS与MATLAB相结合，可实现诊断算法应用到高级开发语言环境下。利用CWRU轴承数据集对算法进行验证，验证结果表明，该方法能够有效增强故障特征，得到轴承内圈故障频率为162Hz,轴承内圈故障频率为108Hz，可准确识别轴承的故障类型。

关键词：轴承诊断;最大相关峭度解卷积;动态粒子群算法;混合编译