基于EMD和Lempel-Ziv指标的滚动轴承损伤程度识别研究

针对不同损伤程度的滚动轴承内、外圈故障,提出一种基于经验模式分解(EMD)和Lempel-Ziv指标的评估方法。EMD用于高效地分解信号,并结合能量与峭度条件找出蕴含故障本质特征的最优IMF分量,在此基础上分别计算最优IMF及其包络的Lempel-Ziv归一化值,再加权求和得到最终的Lempel-Ziv综合指标。由于EMD消除了噪声干扰,有利于准确揭示轴承恶化情况,并且指标本身受实验条件影响不明显,同时介于0和1的取值方便快速使用。轴承内、外圈故障实验证实:内圈损伤的Lempel-Ziv综合指标随故障加重递减,而外圈损伤相反,随故障加剧递增。同时还分别给出了内、外圈损伤情况下不同故障程度评估的Lempel-Ziv取值区间,能有效用于轴承故障程度的识别。