基于自相關(guān)包絡(luò)和優(yōu)化MED的齒輪箱滾動軸承故障診斷

摘要： 最小熵解卷積（Minimum Entropy Deconvolution,MED）是近年來較為流行的一種算法，被廣泛應(yīng)用于齒輪箱、軸承等部件的特征提取與故障診斷。但在實際計算過程中，MED逆濾波器的參數(shù)設(shè)置對提取結(jié)果十分敏感。為解決這個問題，提出了一種優(yōu)化MED的滾動軸承故障特征提取方法。該方法在MED計算過程中，綜合考慮了不同逆濾波器長度下特征頻率的能量占比，從而確定最佳逆濾... （共10頁）