改进Hilbert-Huang变换的滚动轴承故障诊断

• 作者: 于晓凯 康锋 李文超 杨茹萍 赵海松
• 来源期刊: 河南科技大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 自适应噪声完备集合经验模态分解 自动提取敏感IMF算法 滚动轴承 故障诊断
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 机械与仪表
• 页码范围: 16-22
• 页数: 7页
• 分类号: TH133.33
• 字数: 3615字
• 语种: 中文
• DOI: 10.15926/j.cnki.issn1672-6871.2018.01.004

摘要

以自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)为基础,提出了一种改进的Hilbert-Huang变换(HHT)时频分析法.对滚动轴承振动信号进行CEEMDAN获得一组本征模态函数(IMF).通过自动提取敏感IMF算法,筛选特征敏感IMF分量,计算特征敏感IMF分量的Hilbert包络谱和HHT二维时频谱,提取故障特征频率信息.研究结果表明:CEEMDAN算法有效降低了模态混叠,比经验模态分解(EMD)算法和集合经验模态分解(EEMD)算法具有优越性.将改进的HHT与自动提取敏感IMF算法相结合,可以有效分解信号的特征信息,筛选出含有故障特征信息的敏感IMF,剔除背景噪声和无故障IMF的干扰,有效提取轴承振动的故障特征频率,诊断出轴承故障的发生部位.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李文超		7	35	4.0	5.0
2	于晓凯		11	20	3.0	3.0
3	杨茹萍	河南科技大学土木工程学院	21	188	8.0	13.0
4	康锋	河南科技大学土木工程学院	3	7	2.0	2.0
5	赵海松	河南科技大学土木工程学院	1	5	1.0	1.0