基于小波包和EMD的滚动轴承故障信号分析

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1、北京化工大学硕士学位论文基于小波包和EMD的滚动轴承故障信号分析姓名：张璇申请学位级别：硕士专业：检测技术与自动化装置指导教师：张进明20080530摘要基于小波包和EMD的滚动轴承故障信号分析滚动轴承既是旋转机械中的最常用部件之一，又是极易发生损伤的元件，对滚动轴承的故障诊断研究具有重要的现实意义。在故障诊断过程中，从故障振动信号中提取故障特征是故障诊断技术的关键，而现代信号处理技术的运用在特征提取过程中发挥着核心的作用。对于滚动轴承振动信号一类的非平稳、非线性信号，传统时频分析方法都具有各种各样的局限性。本文首先分析了如短时傅立叶变换、Wigner—Ⅵlle分布、小波变换等时频分析方法

2、的特点与局限。随后通过对瞬时频率、内模函数、Hilben谱等基本概念的介绍，对由美籍华人N．E．Huang等人提出的经验模态分解方法(EmpiricalModeDecomposition)的原理和算法进行了详细说明，揭示了EMD分解方法将信号分解成一系列单分量成分，并通过Hilben变换这一有效桥梁，反映信号频率、幅值的局部瞬时变化规律的本质，验证了EMD方法自适应性、多分辨率、完备性等优势特点。本文还针对经验模态分解在实际应用中存在的模式混叠、在低频段产生多余IMF分量等问题，通过外部、内部两种小波分析与EMD方法的结合，对EMD筛分方法进行了改进。其中外部结合方法，利用小波去噪优北京化

3、工大学硕士学位论文势，在滤除干扰噪声的基础上与EMD方法结合，有效解决了EMD方法受噪声干扰的问题；内部结合方法，以内模函数定义为出发点，创新性地提出了一种基于小波包的筛分方法(WaveletPacketB嬲edsilfIing，wPBs)，该方法不但规避了采用三次样条拟合包络线所引起的一系列问题，还提高了信号的分解效率和精度，对噪声干扰也有一定的抑制作用。通过仿真信号和滚动轴承故障振动信号的检验，证明了小波包与EMD结合方法的可行性和有效性。关键词：滚动轴承，故障诊断，经验模态分解，内模函数，小波包分解II摘要THESIGNALANALYSISoFROLLERBEARINGFAULTDI

4、AGNoSISBASEDoNWAVELETPACKETANDEMDABSTRACTTherollerbearingisnotonlyoneofthemostordina巧intherotatingmachinerMbutalsois1iabletobedamaged．It’sofgreatrcalisticsignificaIlcetostudyf扎ltdiagnosistechnicalforit．IntheprocessoffIaultdiagnosis，thekeypointisextractingf．aultfeature丘’omthef．aultVibrationsignals．

5、Andthemodemsignalprocessingtechn0109yusedintheextractingprocessplaysacentralrole．Tlletraditionaltime一舶quencyanalysismethodhasaVari啊oflimitationsforthenon-stationa拶andnon-linearsignalsastherollerbearingVibrationsignals．Inthisthesis，thecharacteristicsandlimitations0fthetime-fkquencyanalysissuchasthe

6、shoIttimefouriert啪sf．om，Wgner-VilledistributionandwaVelettransfommethodsareanalyzed．FollowedbytheintroductionoftheinstantaneousfkquencMtheintdnsicmodefhnctiOn，theHilbertspectrum，andotherbasicconc印ts，it’sdescribedtheempiricalmodedecoIllpositionmemod(EMD)andthep—ncipleofalgorithmcreatedbytheChineseA

7、mericanN．EHuangandothersindetail，aIldreVealedthatEMDdecOnlposesignalintoaseriesofsingle-cornponentelements．TheHilberttransformasefrectiVebridgesrenectedsignal仔equency’amplitlldechangesinthe10callawsoftheinstantan