轴承早期故障特征提取方法研究

• 作者: 孟德军 张猛 苗长云
• 来源期刊: 工矿自动化
• 学科: 工学
• 关键词: 滚动轴承 轴承故障诊断 特征提取 小波包分解 互补集合经验模态分解 峭度 相关系数
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 所属期刊栏目: 实验研究
• 页码范围: 85-90,116
• 页数: 7页
• 分类号: TD67
• 字数: 4013字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13272/j.issn.1671-251x.2019090020

摘要

针对滚动轴承早期故障信号被背景噪声淹没、故障特征不明显的问题,提出一种基于小波包分解和互补集合经验模态分解(CEEMD)的轴承早期故障信号特征提取方法.利用Matlab软件对采集到的轴承振动信号进行快速谱峭度分析,根据峭度最大化原则确定带通滤波器的中心频率和带宽,设计带通滤波器;对经过带通滤波器滤波后的信号进行小波包分解和CEEMD分解,根据峭度、相关系数筛选出有效本征模态函数(IMF)分量;利用IMF分量重构小波包信号,对重构小波包信号进行包络谱分析,提取轴承早期故障信号特征频率.该方法通过谱峭度分析降低背景噪声干扰,通过小波包分解增强故障冲击信号,并将CEEMD与小波包分解相结合,解决经典EMD分解存在的模态混叠、无效分量问题.仿真结果表明,相较于传统包络解调算法,重构后信号的背景噪声得到抑制,故障特征分量突出,验证了所提方法的可行性和有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	苗长云	天津工业大学电子与信息工程学院	157	947	14.0	21.0
2	张猛	天津工业大学电子与信息工程学院	3	20	1.0	3.0
3	孟德军	天津工业大学电子与信息工程学院	16	52	5.0	6.0