《表2 各ISC分量与原始信号的互相关系数Tab.2 Correlation coefficients of every ISC and original signal》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《基于局部特征尺度分解与最小熵解卷积的轴承故障诊断》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

从图中可以看出:各分量的包络谱中均存在较多的调制频率，且低频干扰较大，故障特征频率的幅值不够突出，无法准确的确定有用分量。因此，分别计算各分量与原始信号的互相关系数，结果见表2；进一步按照k-means聚类方法对分量聚类，得到2个类的聚类中心分别为0.573 5和0.181 5。由表2可知:ISC1，ISC2和ISC3的互相关系数距0.573 5更近，划为第1类，可视为有用分量；ISC4，ISC5则距0.181 5更近，划为第2类，判定为伪分量。将有用分量ISC1，ISC2及ISC3叠加作为振动信号的重构信号并进行MED处理，得到LCD-MED降噪信号，其时域波形及包络谱低频部分如图3所示。从图中可以看出:1) 时域波形中，周期性脉冲较原始信号得到了明显的增强，也就是说经过LCD-MED处理，信号的峭度得到了提高；2) 与互相关系数最大的ISC2分量相比，LCD-MED信号的包络谱中虽然仍存在一定的调制频率，但调制频率的幅值较小，且内圈故障特征频率及其倍频的幅值均得到了增强，故障特征更加突出，从而可以更明确判断出内圈故障。