改进的噪声总体集合经验模式分解方法在轴承故障诊断中的应用

• 作者: 易灿灿 李友荣 肖涵 阮荣刚
• 来源期刊: 机械设计与制造
• 学科: 工学
• 关键词: 自适应噪声总体集合经验模式分解 本征模态函数 故障诊断 特征提取
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 数控与自动化
• 页码范围: 153-157
• 页数: 5页
• 分类号: TH16|TH165
• 字数: 2969字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3997.2019.01.040

摘要

在复杂的流程工业中,机械设备往往处在高速、重载、高温、高辐射的环境中,轴承作为主要的机械零部件起着重要作用.由于轴承故障振动信号的微弱和不平稳的特性,造成故障特征向量提取和故障诊断存在着困难.提出一种改进的CEEMDAN(Improved Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,ICEEMDAN)轴承故障诊断方法.通过对比分析仿真信号和实测信号可以得知:ICEEMDAN方法可以改善信号重构质量,具有良好的自适应性,能够提高故障信号的信噪比,从而可以有效地识别并提取有用的故障特征信息.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李友荣	武汉科技大学机械自动化学院冶金装备及其控制教育部重点实验室	226	1660	20.0	26.0
2	易灿灿	武汉科技大学机械自动化学院冶金装备及其控制教育部重点实验室	21	28	3.0	4.0
3	肖涵	武汉科技大学机械自动化学院冶金装备及其控制教育部重点实验室	64	280	10.0	13.0
4	阮荣刚	武汉科技大学机械自动化学院冶金装备及其控制教育部重点实验室	1	3	1.0	1.0