基于MCKD与小波包熵的齿轮箱轴承微弱故障信号提取

简介

针对齿轮箱轴承故障信号含有大量噪声而特征难以提取的问题。文章提出一种基于MCKD（最大相关峭度解卷积）和小波包熵值相结合的齿轮箱微弱故障信号提取方法。首先根据MCKD对故障信号进行降噪,突出信号中的有效冲击成分。然后进行小波包分解得到包含故障特征成分的末层节点信号,并以互相关系数-小波包熵值为准则对最后一层节点信号进行筛选并获取敏感节点信号,最后通过对敏感节点信号进行重构从而获得降噪后的轴承故障信号。实验结果表明该方法能够很好的滤除信号中的噪声并且准确地提取故障信号中的冲击成分,是对齿轮箱微弱故障特征提取的一种新方法。