李伟

(中车永济电机有限公司 西安中车电气研究院，西安 710000)

牵引电动机作为高速动车组重要的组成部分，其安全运行对于高速动车组的发展具有重要的现实意义[1-4]。轴承是牵引电动机的核心部件，在各种复杂工况下运行时容易产生滚动体变形、磨损、腐蚀、裂缝等各种缺陷[5-8]，严重影响牵引电动机的运行状态。当牵引电动机轴承出现各种故障[9-12]时，传感器采集到的振动信号往往含有大量的背景噪声，有效信号常被噪声淹没[13-16]，故障特征难以提取，因此快速准确地提取轴承故障特征非常重要。

最小熵反褶积(Minimum Entropy Deconvolution,MED)算法[17-19]是一种应用较为广泛的自适应信号处理方法，文献[20]将MED作为集合经验模态分解的前置滤波器进行齿轮箱的故障诊断，通过仿真与试验证明该方法对微弱故障具有较好的实用性。

针对牵引电动机运行工况复杂，轴承故障引起的冲击相对较小，冲击信号通常淹没在环境噪声中，传统的时频域分析、包络谱分析等算法不能完全适用的问题，本文采用最小熵反褶积算法对复杂信号进行处理，将包络谱熵作为适应度函数，用粒子群优化算法对滤波步长L进行优化使最小熵反褶积算法达到最优，并通过试验验证该算法对牵引电动机轴承故障特征提取的有效性。

1 理论分析

1.1 最小熵反褶积

最小熵反褶积算法通过寻找一个最优逆滤波器在解反卷积过程中突出信号脉冲，并以峭度值最大为迭代停止条件，尽可能减小原始信号的混乱程度，达到消除背景噪声与其他环境干扰的目的。……