基于EMD和增强功率谱分析的滚动轴承故障诊断方法

针对滚动轴承振动信号的故障特征难以提取的问题,提出了一种基于经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)和增强功率谱的分析方法。首先通过EMD分解方法将非线性、非平稳的轴承故障振动信号分解成若干个本征模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)分量,然后对包含轴承故障特征信息的本征模态函数分量做增强功率谱分析。仿真分析结果和实验结果表明,增强功率谱分析能够增强IMF分量中与轴承故障有关的周期脉冲信号成分,同时减弱随机噪声信号成分,消除干扰频率,得到故障信号清晰明显的频域调幅特征,从而实现滚动轴承故障的准确诊断。