申请/专利权人：太原科技大学

申请日：2024-01-30

公开（公告）日：2024-04-30

公开（公告）号：CN117951498A

主分类号：G06F18/213

分类号：G06F18/213;G06F17/17;G06N3/006;G01M13/045

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.05.17#实质审查的生效;2024.04.30#公开

摘要：本发明属于轴承故障特征提取技术领域，具体涉及一种滚动轴承三阶段微弱故障特征提取方法，具体技术方案为：具体步骤如下：步骤一、使用阶次分析的方法将振动信号和脉冲信号转为角域信号；步骤二、构造适应度函数，采用蜣螂优化算法得到MEMCKD的最优参数L和M，然后通过MEMCKD滤波获得角域信号中冲击性和稳定性最优的频带；步骤三、采用CEEMDAN算法将目标频段信号分解，计算峭度、包络熵和相关系数，根据所建分量选择标准获得最优分量，本发明提出的分量选择函数，兼顾了故障信号丰富的冲击成分，序列循环稳定性，剔除所选频带中的干扰信号，提取出滚动轴承在变转速工况下淹没在强噪声中的微弱故障特征，具有工程应用价值。

主权项：1.一种滚动轴承三阶段微弱故障特征提取方法，其特征在于，具体步骤如下：步骤一、使用阶次分析的方法将振动信号和脉冲信号转为角域信号；步骤二、构造适应度函数，采用蜣螂优化算法得到最小包络熵最大峭度相关解卷积滤波器的最优滤波器系数和位移数，然后通过最小包络熵最大峭度相关解卷积滤波获得角域信号中冲击性和稳定性最优的频带；步骤三、采用完全集合经验模态分解算法将目标频段信号分解，计算峭度、包络熵和相关系数，根据所建分量选择标准获得最优分量。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 太原科技大学 一种滚动轴承三阶段微弱故障特征提取方法

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