最小熵解卷积在带式输送机轴承故障诊断中的应用

"基于最小熵解卷积的带式输送机传动滚筒轴承故障诊断" 本文主要探讨了在带式输送机传动滚筒中滚动轴承的故障诊断问题，尤其是在早期故障阶段，由于振动信号中微弱的脉冲故障信息常常被强烈的背景噪声所掩盖，使得传统的频谱分析和包络分析方法难以有效提取故障特征。针对这一挑战，文章引入了最小熵解卷积（Minimum Entropy Deconvolution, MED）技术。 最小熵解卷积是一种信号处理方法，旨在优化滤波器以提高信号的信噪比。在轴承故障诊断中，MED通过寻找最优滤波器对微弱的故障信号进行滤波，从而增强故障特征。这一过程的关键在于设计合适的有限冲击响应（Finite Impulse Response, FIR）滤波器，其阶数L的选择直接影响解卷积的效果。文章中作者对此进行了深入分析，以确保获得最佳的信号处理效果。 在实际应用中，将MED方法应用于带式输送机传动滚筒的滚动轴承故障诊断，能够成功识别出轴承内圈早期的微弱点蚀故障特征。这表明MED方法在提取微弱故障信号方面具有显著的优势，对于早期故障的检测至关重要，因为早期发现并处理故障可以避免设备的进一步损坏和生产中断。 通过仿真和现场应用验证，MED方法在滚动轴承故障诊断中表现出高效性和准确性。这种技术的应用不仅提高了故障诊断的精度，还为带式输送机等大型机械设备的维护和管理提供了有力工具，有助于减少停机时间，降低维修成本，保障工业生产的稳定运行。 关键词: 带式输送机传动滚筒; 滚动轴承; 最小熵解卷积; 故障诊断 中图分类号: TP206．3 文献标志码:A 文章编号:1673-9787(2015)04-0514-06 这篇研究文章详细介绍了如何利用最小熵解卷积技术解决带式输送机传动滚筒轴承的早期故障诊断难题，为设备健康管理提供了一种新的、有效的解决方案。通过优化滤波器设计和参数选择，可以更准确地检测到轴承的微小异常，这对于预防性的维护策略具有重要意义。