基于小波包和EMD处理的滚动轴承故障诊断

被引：36

作者：

吕永卫 ^{[1
]}

熊诗波 ^{[1
]}

林选 ^{[2
]}

田慕琴 ^{[2
]}

机构：

[1] 太原理工大学机械电子研究所

[2] 太原理工大学电气与动力工程学院

来源：

太原理工大学学报 | 2010年 / 41卷 / 02期

关键词：

小波分解; 经验模式分解; 固有内在模函数; 轴承故障诊断;

D O I：

暂无

中图分类号：

TH133.3 [轴承];

学科分类号：

082805 [农业机械化与装备工程];

摘要：

为解决异步电机故障轴承振动信号易受噪音影响信噪比较小的缺点,提出了一种新的故障诊断方法。首先,采用小波分析方法对测得的原始信号进行去噪,并根据频率对原始信号进行频带划分;其次,用经验模式分解(EMD)方法对小波包分解重构得到的低频段信号进行分解,获得若干固有内在模函数(IMF);最后,采用傅里叶变换对各个IMF函数进行时频分析获得频谱图,进而提取故障频率,根据故障频率和故障类型的对应关系得出最后的诊断结果。实验表明,该方法能有效地提取出故障特征频率,方便地判断出故障类型。对比分析了傅里叶变换和小波变换与本方法的优缺点,为滚动轴承的早期故障诊断提供了一个新的思路。

引用

页码：178 / 182

页数：5

共 6 条

[1]

周期平稳类机械故障信号分析方法研究 [D].