LMD形态学与EEMD形态学在故障诊断中的对比研究.pdfVIP

2014正 仪 表 技 术 与 传 感 器 2014 第8期 Instrument Technique and Sensor No．8 LMD形态学与EEMD形态学在故障诊断中的对比研究 侯高雁，吕 勇，李友荣，王志刚 (武汉科技大学机械 自动化学院，湖北武汉 430081) 摘要 ：为了从非线性非平稳信号中清晰地提取 出故障信号的频率特征 ，研究了局域均值分解 (LMD)形态学和总体经 验模式分解(EEMD)形态学在故障特征提取中的应用。LMD形态学(EEMD形态学)是将信号通过LMD(EEMD)分解，选 取主要信息重构，用形态学差值滤波器来提取故障信号的频率特征。通过数字仿真试验和齿轮故障模拟实验，对2种方 法进行了对比，结果表明：LMD形态学比EEMD形态学更能够清晰地提取 出故障信号的频率特征 ，并且提取速度远远快 于EEMD形态学。 关键词：局域均值分解；总体经验模式分解；故障特征 ；形态学；频率特征；齿轮故障 中图分类号：TH16 文献标识码：A 文章编号 ：1002—1841(2014)08—0107—04 LMD MorphologyComparedwithEEMD MorphologyintheFaultDiagnosis HOU Gao-yan，LfiYong，LIYou-rong，WANGZhi—gang (WnimnUniversityofSdenceandTechnology，Wuhan430081，China) Abstract：Inordertoclearoutofthenonlinera non-stationarysignaltoextractthefaultcharacteristicfrequency，general local meandecomposition(LMD)morphologyandempiricalmodedecomposition(EEMD)morpholoygwerestudiedintheapplication ofthefaultfeatureexrtaction．LMDmorpholoyg (EEMDmoprholoyg)wasthesingalthroughtheLMD(EEMD)decomposition，se— lectingmaininformationreconstruction，andthenthemoprholoyg differencefilterwasusedtoextractthe~equencycharacteristicsof thefaultsinga1．Through distal simulation testna dgera faultsimulation experiment．thetwomethodswerecomparedandre- serached．Theresultsshow thattheLMDmoprhologyCna moreclearlythantheEEMDmorpholoyg toexrtactthe~equeneycharac— teristicsoffaultsignal，nadextractsthespeedmuchfasterthanEEMDmoprholoyg． Keywords：LMD；EEMD；faultchraacteristic；moprholoyg ；~equencychraacteristic；gera failure 0 引言 频域分析的非线性方法。该方法首先应用于图像处理中，随后 针对非线性非平稳信号中故障频率特征的提取，人们研究 在信号处理方面得到了广泛的应用 5．-。它是使用结构元素探 了很多种方法 ，如希尔伯特变换、小波变换和数学形态学等。 针在信号中不断移动来提取有用信息，进行特征分析和描述。 Hilbert-Huan