基于改进EMD和双谱分析的电机轴承故障诊断实现

• 作者: 焦民胜 葛芦生 陈宗祥 陈明星
• 来源期刊: 电机与控制学报
• 学科: 工学
• 关键词: 电机轴承 故障检测 改进经验模态分解 双谱
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 页码范围: 78-83
• 页数: 6页
• 分类号: TH165|TP206
• 字数: 3503字
• 语种: 中文
• DOI: 10.15938/j.emc.2018.05.010

摘要

轴承是电机设备极重要的部件.轴承故障检测是非常必要的.通过将改进的经验模态分解和双谱分析相结合的故障检测方法来有效诊断电机轴承的早期故障.首先,针对EMD分解无法得到严格单分量IMF的问题,利用小波包分解将轴承振动信号分解为窄带信号并选取能量最集中的频带进行重构,从而降低故障信号的复杂性,抑制模态混叠问题;然后利用经验模态分解方法根据信号的固有波动模式将其分解为一系列IMF分量;再通过方差贡献率检验去除其中的虚假分量;最后,利用双谱分析信号的调制关系进行解耦,得到故障特征频率.验证结果表明,所提出的分析方法能有效诊断轴承故障.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	葛芦生	安徽工业大学电气与信息工程学院	75	349	10.0	14.0
2	陈宗祥	安徽工业大学电气与信息工程学院	22	106	6.0	10.0
3	焦民胜	安徽工业大学电气与信息工程学院	2	16	2.0	2.0
4	陈明星	安徽工业大学电气与信息工程学院	3	13	1.0	3.0