小波变换和EEMD-马氏距离的轴承故障诊断

• 作者: 冯研研 周海仑 艾延廷
• 来源期刊: 噪声与振动控制
• 学科: 工学
• 关键词: 振动与波 故障诊断 小波变换 集合经验模态分解 Teager能量谱分析
• 年，卷（期）: 2015,（1）
• 页码范围: 235-239
• 页数: 5页
• 分类号: TP206+.3
• 字数: 3002字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-1335.2015.01.048

摘要

机械故障的声发射信号中往往掺杂着各种干扰和噪声，为解决这一问题，提出了小波变换、集合经验模态分解（Ensemble Empirical Mode Decomposition，EEMD）和马氏距离相结合的滚动轴承故障诊断方法；首次将马氏距离引入到轴承声发射信号的故障诊断中。该方法首先对故障轴承的声发射信号进行小波去噪处理，再对去噪后的信号进行EEMD分解，将其分解为多个固有模式函数（简称IMF）。其次采用马氏距离的方法消除EEMD分解结果中的虚假分量，提取能够反映轴承故障特征的IMF分量，突出高频共振成分。最后，通过瞬时Teager能量的Fourier频谱识别轴承故障的特征频率。仿真信号和滚动轴承外圈声发射信号的实例分析表明：此方法能很好地去除混杂在轴承声发射信号中的噪声，准确地识别出轴承故障的部位。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	艾延廷	沈阳航空航天大学辽宁省航空推进系统先进测试技术重点实验室	148	866	15.0	20.0
2	冯研研	沈阳航空航天大学辽宁省航空推进系统先进测试技术重点实验室	3	23	2.0	3.0
3	周海仑	沈阳航空航天大学辽宁省航空推进系统先进测试技术重点实验室	19	102	8.0	9.0