基于经验模态分解滚动轴承故障诊断方法.pdfVIP

维普资讯 维普资讯 基于经验模态分解的滚动轴承故障诊断方法——杨 字 于德介 程军圣 文应用BP网络对滚动轴承的工作状态进行了研 IMF分量往往集 中了原信号中最显著、最重要的 究，并将 EMD方法与小波包分析方法进行了 比 信息 ，从这个角度上讲 ，EMD方法就是一种新的 较分析 。 主成分分析方法 。 图1为滚动轴承外圈有故障时的振动加速度 1 EMD方法 动信号，图2为其 EMD分解 图，共有 22个 IMF分 EMD方法从本质上讲是对一个信号进行平 量，此处只给出了前9个 IMF分量。从图中可以看 稳化处理 ，其结果是将信号 中不同尺度 的波动或 出，EMD把信号分解成了若干个 IMF分量之和， 趋势逐级分解 出来 ，产生一系列具有不同特征尺 不同的IMF分量包含了不同的时间尺度，可以使 度的数据序列，每一个序列称为一个固有模态函 信号的特征在不同的分辨率下显示出来 。 数 IMF。 世 l0r EMD方法假设任何信号都由不同的IMF组 型 一l。 竺!! 。 。·05 0 ‘ 间 f 。·。。 0 ‘ 成，每个 IMF可 以是线性的，也可 以是非线性的， IMF分量必须满足下面两个条件 ：①其极值个数 图 1 具有外圈故障的滚动轴承振动加速度信号 和过零点数相同或最多相差一个；②其上下包络 线关于时间轴局部对称 。这样任何一个信号就可 ．【．—．_-|—-—·—．．_·—·-一．一r， 以分解为有 限个 IMF之和，而 IMF可 以按 以下 — — 5L———-·—·—--——·--—·一 5 r 一 一 一 ‘ 方法 “筛选”(Sift)获得： f 一 5 (1)确定信号z(￡)的所有局部极值点，将所 2r 有极大值点用三次样条线连接起来形成上包络 一 ! 线 ，将所有极小值点用三次样条线连接起来形成 下包络线 ，这两条包络线包络了所有的信号数据。 一 !!竺 !!!! (2)将两条包络线的均值记为 ，求出 0 、 E }、、_卜．舢■-l-