基于LCD-SVD的采煤机轴承故障诊断方法研究
王勇
孙晓宇
李恒
北京中煤矿山工程有限公司,北京 100013;矿山深井建设技术国家工程研究中心,北京 100013
摘要：针对采煤机轴承在复杂工况下易受噪声干扰、导致传统故障诊断方法失效的问题,提出一种基于局部特征尺度分解(LCD)和奇异值分解(SVD)的协同诊断方法.该方法首先利用LCD对振动信号进行多尺度分解,提取包含故障信息的本征尺度分量(ISC),并基于改进的包络熵准则筛选有效ISC以去除冗余信息.然后利用SVD对筛选后的ISC进行二次降噪,增强故障特征.最终通过包络谱分析提取特征频率,实现对不同故障类型的识别.在MG-1200型采煤机现场试验中,该方法成功识别了正常运行、早期故障和严重故障3种工况,且提取的故障特征频率与理论计算值和实际情况一致.研究结果表明,该方法能够有效抑制噪声干扰,准确提取微弱故障特征,可为采煤机轴承故障诊断提供一种新的技术手段和思路.
关键词：采煤机轴承故障诊断局部特征尺度分解奇异值分解
分类号：TD421(矿山机械)
资助基金：国家自然科学基金(51874173)
论文发表日期：2025-10-01
在线出版日期：2025-09-22（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 52-55,89 )
英文信息