多层降噪技术及Hilbert变换的轴承故障诊断方法

• 作者: 葛兴来 邹丹
• 来源期刊: 电机与控制学报
• 学科: 工学
• 关键词: 轴承早期故障 振动信号 经验模态分解 模态混叠 奇异值分解 Hilbert变换
• 年，卷（期）: 2020,（8）
• 页码范围: 9-17
• 页数: 9页
• 分类号: TM343
• 语种: 中文
• DOI: 10.15938/j.emc.2020.08.002

摘要

轴承是电机最容易发生故障的部件之一,而轴承早期故障时的振动信号中含有大量强干扰信号,导致故障特征信号不明显,难以被检测.针对上述问题,提出多层降噪技术及Hilbert变换的轴承故障诊断方法.首先,利用经验模态分解对小波包分解处理后的振动信号进行分解,根据方差贡献率保留有效的固有模态分量;然后针对重构振动信号中的混叠干扰分量,采用奇异值分解滤波技术进行消除,并使用中心差商法筛选有效的奇异值,实现故障特征信号的提取;最后对故障特征信号进行Hilbert变换,解调出其幅值和频率函数.提出的轴承早期故障诊断方法,能够有效解决经验模态分解存在的模态混叠问题,准确提取出故障特征信号,实现轴承早期故障的识别,对实验数据的分析结果验证了该故障诊断方法的有效性.