改进的EMD结合重复降噪在故障诊断中的应用

• 作者: 潘宏侠 郝刚
• 来源期刊: 噪声与振动控制
• 学科: 工学
• 关键词: 振动与波 小波包降噪 经验模态分解 相关系数 消失矩
• 年，卷（期）: 2013,（2）
• 页码范围: 157-160,177
• 页数: 5页
• 分类号: TH165+.3
• 字数: 3666字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-1335.2013.02.035

摘要

滚动轴承的故障信号采集中往往含有大量的噪声信号。对采集信号进行小波包降噪后，利用经验模态分解(empirical mode decomposition，EMD)得到若干个固有模态函数(intrinsic mode function，IMF)。计算各个IMF与去噪后信号的相关系数以此确定哪几个IMF是待分析信号的有效集，根据有效集中IMF的突变程度来选择不同消失矩的db系小波进行小波降噪。对IMF进行边际谱分析来判断滚动轴承哪个部位发生故障。该方法有效地去除了混杂在故障信号中的噪声，提高了信噪比，准确地判断出滚动轴承发生故障的部位。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	潘宏侠	中北大学机械工程与自动化学院	359	2630	23.0	34.0
2	郝刚	中北大学机械工程与自动化学院	3	11	2.0	3.0