基于LMD与MCKD的风电机组轴承早期故障诊断方法

摘要 当滚动轴承出现早期故障时，其故障特征信号微弱，且环境噪声较大，因此其早期故障特征一般难以提取。针对上述问题，提出基于LMD与MCKD的滚动轴承早期故障诊断方法。为了克服局部均值分解（LMD）在早期故障诊断中易受噪声影响的不足，该方法对其包含故障信号大部分能量的前4 个乘积函数（product function, PF）分量进行最大相关峭度解卷积（MCKD），突出轴承信号中淹没在噪声信号中的周期脉冲成分，最后再对其进行包络解调，便可得到轴承故障特征频率，进而对滚动轴承早期微弱故障进行诊断。实验信号验证了该方法的有效性