基于多准则融合的滚动轴承振动信号消噪方法

• 作者: 付子义 吴彤 高彩霞
• 来源期刊: 工矿自动化
• 学科: 工学
• 关键词: 滚动轴承 故障特征提取 消噪 集合经验模态分解 相关系数 J散度 峭度
• 年，卷（期）: 2018,（11）
• 所属期刊栏目: 实验研究
• 页码范围: 100-104
• 页数: 5页
• 分类号: TD67
• 字数: 3530字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13272/j.issn.1671-251x.2018050071

摘要

针对滚动轴承早期微弱故障特征难以提取的问题,提出了基于多准则融合的滚动轴承振动信号消噪方法.该方法采用集合经验模态分解(EEMD)方法对原始振动信号进行分解得到一组IMF分量,计算各阶IMF分量和原始振动信号的相关系数、各阶IMF分量和原始振动信号包络谱的J散度、各阶IMF分量的峭度值;分别根据相关系数准则、J散度准则、峭度准则选取有效IMF分量,将同时保留的IMF分量作为有效分量进行信号重构.实验结果表明,该方法可以有效地提取滚动轴承早期微弱故障信息,能够有效抑制经验模态分解(EMD)中的模态混叠问题,同时削弱低频噪声,突出高频共振成分,具有良好的自适应性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	高彩霞	河南理工大学电气工程与自动化学院	28	113	5.0	9.0
2	付子义	河南理工大学电气工程与自动化学院	78	279	9.0	13.0
3	吴彤	河南理工大学电气工程与自动化学院	4	6	2.0	2.0