基于相关峭度准则EEMD及改进形态滤波的轴承故障诊断方法

发布时间：2018-12-29 09:52

【摘要】：针对滚动轴承早期微弱故障常被强烈的背景噪声湮没,造成故障特征提取困难的特点,提出了基于相关峭度准则EEMD及改进形态滤波的轴承故障诊断方法。首先利用EEMD将轴承故障信号分解成有限个IMF分量,然后采用相关峭度准则选取分量并重构,再利用基于相关峭度准则的改进形态滤波对重构信号进行滤波解调,最后将滤波后的信号进行Hilbert包络谱分析,找出故障特征进行识别。试验表明:该方法能有效抑制噪声,特征提取效果更加明显,适用于轴承故障的精确诊断。
[Abstract]:In view of the fact that the weak faults in the early stage of rolling bearings are often obliterated by strong background noise which makes it difficult to extract fault features, a bearing fault diagnosis method based on correlation kurtosis criterion (EEMD) and improved morphological filtering is proposed. First, the bearing fault signal is decomposed into finite IMF components by EEMD, then the component is selected and reconstructed by correlation kurtosis criterion, and then the reconstructed signal is filtered and demodulated by improved morphological filter based on correlation kurtosis criterion. Finally, the filtered signal is analyzed by Hilbert envelope spectrum to identify the fault features. The test results show that this method can effectively suppress noise, and the feature extraction effect is more obvious, which is suitable for the accurate diagnosis of bearing faults.
【作者单位】： 石家庄铁道大学机械工程学院;石家庄铁道大学土木工程学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(11227201;11472179;U1534204;11572206;11302137;11172182;11372199) 河北省自然科学基金项目(A2015210005) 河北省教育厅项目(YQ2014028)
【分类号】：TH133.33

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本文编号：2394682