基于LMD和MED的滚动轴承故障特征提取方法

机械系统所拾取的振动信号包含着许多复杂的信息成分,微弱故障信号的提取往往会受到这些成分的影响,故障识别非常困难,尤其是滚动体故障识别,往往比内圈和外圈故障识别更困难。提出局域均值分解(local mean decomposition,LMD)与最小熵反褶积(minimum entropy deconvolution,MED)结合的方式,提取强噪声、强确定性成分下微弱故障信号的特征。先用LMD对信号做预处理,自适应地分解为若干个乘积函数(product function,PF)分量,再对前4个PF分量做MED处理以放大故障脉冲特征,最后对MED处理后的信号进行包络分析。通过对强噪声背景下滚动轴承滚动体的故障实例分析,该方法得到的输出频谱故障特征频率处峰值与200 Hz内所有峰值均值的比值较原信号的增加了96.4%,同时信噪比提高了18.3%,成功地提取了故障特征,取得了良好的效果,该研究可为强噪声环境下轴承故障识别和诊断提供参考。