多通道相关-经验模式分解在滚动轴承故障诊断中的应用

发布时间：2018-05-07 08:39

  本文选题：多通道相关 + 经验模式分解　； 参考：《石家庄铁道大学学报(自然科学版)》2017年01期

【摘要】：在处理非平稳振动信号时,经验模式分解(EMD)的应用较为广泛。针对滚动轴承的早期故障信号中含有强烈的背景噪声,诊断效果有时也不够明显的情况,本文提出了多通道相关-经验模式分解方法。首先通过EMD将滚动轴承故障信号分解成若干本征模态函数(IMF)分量;然后对IMF分量进行多相关处理,取相关性最强的IMF分量进行自适应重构;最后通过循环谱分析识别出滚动轴承的故障类型。将该方法应用到滚动轴承的仿真故障数据和实际数据中,分析结果表明,该方法可以更加有效地提取滚动轴承故障特征频率信息,突出故障频率。
[Abstract]:The empirical mode decomposition (EMD) is widely used in the processing of non stationary vibration signals. In view of the fact that the early fault signal of rolling bearing contains strong background noise and the diagnosis effect is not obvious enough, a multi-channel correlation-empirical mode decomposition method is proposed in this paper. First, the fault signal of rolling bearing is decomposed into several intrinsic mode function (IMF) components by EMD, then the IMF component is processed by multi-correlation, and the IMF component with the strongest correlation is adaptively reconstructed. Finally, the fault type of rolling bearing is identified by cyclic spectrum analysis. The method is applied to the simulation fault data and the actual data of rolling bearing. The analysis results show that the method can extract the fault characteristic frequency information of rolling bearing more effectively and highlight the fault frequency.
【作者单位】： 石家庄铁道大学电气与电子工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(11227201,11372199,51208318) 河北省自然科学基金(A2014210142)
【分类号】：TH133.33

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本文编号：1856230