声测法和经验模态分解在轴承故障诊断中的应用

被引：26

作者：

李辉 ^{[1
]}

郑海起 ^{[2
]}

唐力伟 ^{[2
]}

机构：

[1] 石家庄铁路职业技术学院机电工程系

[2] 军械工程学院一系

来源：

中国电机工程学报 | 2006年 / 15期

关键词：

声测法; 故障诊断; 轴承; 包络谱分析; 经验模态分解;

D O I：

10.13334/j.0258-8013.pcsee.2006.15.023

中图分类号：

TH133.3 [轴承];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

提出了一种基于声测法、经验模态分解(EMD)和包络谱分析的轴承故障诊断新方法。声测法是轴承故障诊断最有效方法之一,但在获得的声测信号中含有大量噪声,严重影响了信号处理的结果。采用EMD可以有效地实现对信号的处理,大大地提高信噪比。EMD是把时间序列信号,分解成不同特征时间尺度的固有模态函数(IMF),具有自适应的分析能力,通过选取表征轴承故障的IMF分量进行包络谱分析,可提取轴承故障信号的特征。实验结果表明该方法能有效地诊断轴承故障。

引用

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页数：5

共 10 条

[1] 小波变换及经验模式分解方法在电机轴承早期故障诊断中的应用 [J].