EEMD结合能量特征和小波降噪的轴承故障诊断

被引：9

作者：

边杰 ^{[1
,2
]}

王平 ^{[1
,2
]}

梅庆 ^{[1
,2
]}

机构：

[1] 中航工业航空动力机械研究所

[2] 航空发动机振动技术航空科技重点实验室

来源：

广西大学学报(自然科学版) | 2014年 / 39卷 / 06期

关键词：

滚动轴承; 总体平均经验模态分解; 能量特征; 小波降噪; 故障诊断;

D O I：

10.13624/j.cnki.issn.1001-7445.2014.06.013

中图分类号：

TH133.3 [轴承]; TH165.3 [];

学科分类号：

080203 ; 080202 ;

摘要：

为解决在强背景噪声条件下滚动轴承故障诊断问题,开展基于能量特征和小波降噪的总体经验模态分解(EEMD)研究。首先以仿真信号为研究对象,对其进行总体经验模态分解,得到9个固有模态函数(IMF)和1个余项(Res),然后考虑各模态函数的能量特征,将分解后的9个IMF分量与原始信号的能量比作为判断标准,剔除附加5个低频分量,最终得到4个有效的IMF分量和1个余项,与仿真信号相符。在仿真信号分析的基础上,对含噪声信号的滚动轴承故障信号进行故障诊断试验研究,采集信号经小波降噪后,利用总体平均经验模态分解并结合能量特征,得到3个IMF分量和1个余项,然后对3个IMF分量进行包络谱分析,提取故障特征频率157.5 Hz,与滚动轴承故障内圈特征频率157.9 Hz相比,误差为0.25%,说明该方法能很好地提取含有噪声信号的轴承故障信息。该研究为强背景噪声下滚动轴承故障信息的提取提供了一种有效的方法。

引用

页码：1206 / 1211

页数：6

共 15 条

[1] 强冲击下变速箱滚动轴承故障诊断 [J].

尹芳莉 ;

谭建平 ;

何雷 ;

丁闯 .

广西大学学报(自然科学版), 2014, 39 (03) :620-624

[2] 基于PCA-LSSVM的机车走行部滚动轴承故障诊断研究 [J].

钟小凤 ;

贺德强 ;

苗剑 .

广西大学学报(自然科学版), 2014, 39 (02) :328-333

[3] 基于EEMD分解和奇异值差分谱理论的轴承故障诊断研究 [J].

董文智 ;

张超 .

机械强度, 2012, (02) :183-189

[4] 基于EEMD能量熵和支持向量机的齿轮故障诊断方法 [J].

张超 ;

陈建军 ;

郭迅 .

中南大学学报(自然科学版), 2012, 43 (03) :932-939

[5] 基于EMD和全息谱的设备故障诊断方法研究 [J].

刘然 ;

许宝杰 .

机械科学与技术, 2011, 30 (11) :1922-1926

[6] 基于EEMD和THT的齿轮故障诊断方法 [J].

李辉 ;

郑海起 ;

唐力伟 .

振动测试与诊断., 2011, 31 (04) :496-500+537

[7] 基于小波降噪与分形理论的滚动轴承故障诊断 [J].

卓蒙蒙 ;

张晓光 ;

姬程鹏 ;

雷大江 .

轴承, 2011, (06) :35-37+41

[8] EMD的LabVIEW实现及其在滚动轴承故障信号分析中的应用 [J].

唐贵基 ;

马万里 ;

胡爱军 .

轴承, 2011, (05) :37-40

[9] A Study of the Equipment Fault Diagnosing Method Based on EMD and Holo-spectrum [J].

LIU RanXU BaojieBeijing Key Laboratory of Measurement and Control of Mechanical and Electrical SystemsBeijing Information Science and Technology UniversityBeijing PRChina .

InternationalJournalofPlantEngineeringandManagement, 2011, 16 (01) :28-34

[10] EMD端点效应处理在转子摩擦故障诊断中的应用 [J].

祁克玉 ;

施坤林 ;

霍鹏飞 ;

何正嘉 .

振动测试与诊断., 2010, 30 (05) :492-495+592

← 1 2 →