基于小波去噪和EEMD包络解调分析的滚动轴承故障诊断方法

• 作者: 时培明 李培 许帅
• 来源期刊: 现代制造工程
• 学科: 工学
• 关键词: 小波变换 EEMD 包络解调分析 Hilbert变换 细化谱
• 年，卷（期）: 2015,（12）
• 所属期刊栏目: 试验研究
• 页码范围: 12-17
• 页数: 6页
• 分类号: TH113.1|TN911.7
• 字数: 3706字
• 语种: 中文

摘要

针对强噪声背景下的故障信号诊断问题,提出一种基于小波去噪和改进型总体经验模式分解算法(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)包络解调分析的滚动轴承故障诊断方法.由于经验模态分解方法易产生虚假分量和模态混叠现象,引入EEMD.首先将采集到的振动信号进行软阈值去噪,然后对去噪信号进行EEMD分解,抽取能量较大的前4个内禀模态函数(IMF)进行Hilbert变换,得到包络信号,最后对包络信号进行细化谱分析,得到轴承故障特征频率.小波去噪可解决噪声造成的包络信号粗糙这一问题,提高了包络提取精度.将该方法应用于滚动轴承的内圈和外圈故障诊断,诊断结果均表明该方法能够准确有效地提取故障特征频率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	时培明	燕山大学电气工程学院	71	537	12.0	20.0
2	李培	燕山大学电气工程学院	5	21	3.0	4.0
3	许帅	燕山大学电气工程学院	1	7	1.0	1.0