基于小波改进阈值去噪与EMD的滚动轴承故障诊断研究

• 作者: 张珂 邢金鹏
• 来源期刊: 机械研究与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 小波改进阈值 经验模态分解 包络分析 滚动轴承 故障诊断
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 研究与试验
• 页码范围: 84-88,90
• 页数: 6页
• 分类号: TH113.1
• 字数: 3880字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16576/j.cnki.1007-4414.2018.01.024

摘要

针对传统阈值去噪方法在处理轴承故障信号时存在的不足,提出了基于小波改进阈值去噪与经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)的滚动轴承故障信号的分析方法.为改善小波去噪产生的信号振荡和失真问题,构造了适用于滚动轴承振动信号的非线性阈值函数,并将其用为滚动轴承故障信号的噪声过滤器.采用经验模态分解将去噪后的信号分解成若干固有模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF),并用统计分析的方法提取出谱峭度值、各固有模态函数与去噪信号之间的互相关系数最大的分量.最后,为了在频域内提取到故障特征频率,对抽取到的固有模态分量进行包络分析.仿真数据分析和模拟实验数据分析表明,所提方法可有效地提取轴承故障特征频率,实现轴承的故障诊断.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邢金鹏	青岛理工大学机械工程学院	3	2	1.0	1.0
2	张珂	青岛理工大学机械工程学院	1	2	1.0	1.0