声测法和经验模态分解在轴承故障诊断中的应用

• 作者: 唐力伟 李辉 郑海起
• 来源期刊: 中国电机工程学报
• 学科: 工学
• 关键词: 声测法 故障诊断 轴承 包络谱分析 经验模态分解
• 年，卷（期）: 2006,（15）
• 所属期刊栏目: 电工电机
• 页码范围: 124-128
• 页数: 5页
• 分类号: TN911
• 字数: 3060字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0258-8013.2006.15.023

摘要

提出了一种基于声测法、经验模态分解(EMD)和包络谱分析的轴承故障诊断新方法.声测法是轴承故障诊断最有效方法之一,但在获得的声测信号中含有大量噪声,严重影响了信号处理的结果.采用EMD可以有效地实现对信号的处理,大大地提高信噪比.EMD是把时间序列信号,分解成不同特征时间尺度的固有模态函数(IMF),具有自适应的分析能力,通过选取表征轴承故障的IMF分量进行包络谱分析,可提取轴承故障信号的特征.实验结果表明该方法能有效地诊断轴承故障.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	唐力伟	军械工程学院一系	141	1349	18.0	31.0
2	李辉	石家庄铁路职业技术学院机电工程系	66	873	19.0	26.0
3	郑海起	军械工程学院一系	166	1911	24.0	33.0