基于小波包和EMD处理的滚动轴承故障诊断

• 作者: 吕永卫 林选 熊诗波 田慕琴
• 来源期刊: 太原理工大学学报
• 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
• 年，卷（期）: 2010,（2）
• 所属期刊栏目: 机械工程
• 页码范围: 178-182
• 页数: 5页
• 分类号: TP028.8
• 语种: 中文

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吕永卫	太原理工大学机械电子研究所	60	456	10.0	20.0
2	熊诗波	太原理工大学机械电子研究所	71	932	18.0	26.0
3	田慕琴	太原理工大学电气与动力工程学院	95	318	11.0	15.0
4	林选	太原理工大学电气与动力工程学院	2	27	1.0	2.0