利用经验模态分解改进的CEEMD故障诊断方法

发布时间：2017-06-17 07:03

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【摘要】：针对互补集合经验模态分解(CEEMD)方法在分解过程中会产生模态分裂的现象,提出了一种利用经验模态分解改进的CEEMD方法。由于经传统CEEMD方法分解得到的IMF分量并不能满足IMF分量的严格定义,将这些分量定义为预分解IMF分量,然后利用经验模态分解对这些预分解IMF分量重新分解,得到正确的IMF分量。为了验证改进CEEMD方法的有效性,将它用于仿真信号分解中。仿真结果表明,该方法可以有效消除传统CEEMD方法出现的模态分裂现象,分解结果更符合实际情况。将改进的CEEMD方法对真实轴承故障信号进行分解,结合包络谱分析,可以准确提取故障特征频率,从而实现对轴承故障的有效诊断。
【作者单位】： 中国航空动力机械研究所航空发动机振动技术航空科技重点实验室;
【关键词】： 互补集合经验模态分解 经验模态分解 故障诊断 滚动轴承 包络谱
【基金】：航空创新基金项目(2012B60804R) 航空科学基金项目(2014ZD08007;2014ZD08008)
【分类号】：TH17
【正文快照】： 滚动轴承是旋转机械中最重要且容易损坏的部件之一,轴承发生故障将会导致设备严重损坏,甚至引起灾难性的后果;因此,对滚动轴承进行故障诊断具有重要意义。在实际应用中,滚动轴承的 故障诊断通常基于振动信号进行,而轴承的振动信号是一个复杂的非静态过程,不能由一个固定的时

【参考文献】

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本文编号：457634