基于小波包和EMD处理的滚动轴承故障诊断

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1、第41卷第2期太原理工大学学报VoL41NO．22010年3月JOURNALOFTAIYUANUNIVERSITYOFTECHN0I0GYMar．2O1O文章编号：10079432(2010)02—0l7805基于小波包和EMD处理的滚动轴承故障诊断吕永卫，熊诗波，林选，田慕琴(太原理工大学a．机械电子研究所；b．电气与动力工程学院，太原030024)摘要：为解决异步电机故障轴承振动信号易受噪音影响信噪比较小的缺点，提出了一种新的故障诊断方法。首先，采用小波分析方法对测得的原始信号进行去噪，并根据频率对原始信号进行频带划分；其次，用经验模

2、式分解(EMD)方法对小波包分解重构得到的低频段信号进行分解，获得若干固有内在模函数(IMF)；最后，采用傅里叶变换对各个IMF函数进行时频分析获得频谱图，进而提取故障频率，根据故障频率和故障类型的对应关系得出最后的诊断结果。实验表明，该方法能有效地提取出故障特征频率，方便地判断出故障类型。对比分析了傅里叶变换和小波变换与本方法的优缺点，为滚动轴承的早期故障诊断提供了一个新的思路。关键词：小波分解；经验模式分解；固有内在模函数；轴承故障诊断中图分类号：TP028．8文献标识码：A随着科学技术的不断发展，机械设备结构越来越故障信息淹没在背景

3、噪声和干扰之中，从而使信号特复杂，机器运行中发生故障的概率很高，会引起严重征提取变得异常困难_1]。后果，有时还会造成重大的经济损失。滚动轴承是电笔者以滚动轴承为研究对象，结合小波包分析力、石化、冶金、机械、航空航天以及一些军事工业部设计了一种新的非平稳信号分析方法——经验模式门中使用最广泛的机械零件，也是最易损伤的元件之分解法(EmpiricalModeDecomposition，简称一。据统计，在使用滚动轴承的旋转机械设备中，约EMD)，进行分析。该方法能够突出表现信号的局有30的机械故障与轴承损伤有关。因此，对滚动部信号对滚动轴承在

4、故障状态下的振动信号产生的轴承故障的诊断分析，在生产实际中尤为重要。传统数据特征，并将其有效地提取出来，克服了快速傅立的滚动轴承故障诊断方法有频域分析方法和时域分叶变换的局限性，为滚动轴承的振动信号分析提供析方法，它们对滚动轴承的分步式故障有很好的效了一种新的方法。果。但是对于局部缺陷，这些诊断方法的应用效果不太理想，尤其是在故障的初期。近年来，新的诊断方l小波变换在轴承故障中的运用法不断涌现，如时频分析方法可以有效地应用于非平本文所用实验分析数据中不可避免地存在噪声稳信号的分析，弥补了传统的基于快速傅利叶变换的干扰。当噪声成分过大或者信

5、号本身的成分比较复频谱分析只适用于平稳信号分析的缺陷；小波包变换杂时，后续信号处理得不到理想的效果，小波分析是提高了中高频带的分辨率，克服了短时傅立叶变换和近来应用较广的一种时频分析方法。由于它在时域小波变换的缺点，小波包变换有利于提取轴承故障特和频域的局部化和可变时频窗的特点，故在非稳态征。但是现有的信号分析技术在低信噪比振动信号信号的分析方面比传统的傅立叶分析法具有更大的的特征提取方面，并未取得突破性进展。在滚动轴承优势。小波包分析能对信号的频带进行多层次划运行过程中，提取振动信号时难免会受到大量非监测分，提高信号在时域和频域的分辨率

6、，减小其他信号部件振动的干扰，造成有效信号的淹没。特别是滚动和噪声信号的干扰。轴承的振动信号是经过复杂传递途径所得，往往造成笔者在信号处理过程中，采用小波基函数对原收稿日期：2009—07一I5基金项目：山西省科技攻关资助项目(2006031153—01)；山西省自然科学基金资助项目(2007011068)作者简介：吕永卫(1964)，男，山东龙[51人，副教授，主要从事机械故障诊断研究，(Te1)13653650859第2期吕永卫等：基于小波包和EMD处理的滚动轴承故障诊断179始信号进行消噪处理，对所得信号进行四层或五层b．把所有的局

7、部极大值用三次样条连接起来，小波分解和低频重构，只对低频分量进行下一步的得到上包络线e+(￡)。同样地，可以得到下包络线分析。e一(￡)。计算局部均值re(t)：小波包对信号的分解结构用树型结构表示，在(￡)一(P+(￡)-i-V(￡))／2．(2)这里以三层分解为例进行说明，其小波包分解树如c．求出差值函数z(￡)：图1所示。其中，a表示低频，d表示高频，末尾的(￡)一(￡)一(￡)．(3)序号数表示小波包分解的层数(也即尺度数)。分解检查z()是否满足IMF条件，若不是，把(￡)当作关系如下式表示：新的待处理量，重复做以上步骤。如果(

8、)满足条S—o．aa3+daa3-+-dda3+件，那么(￡)就是第一个IMF，另记作()。dad3+add3+ddd3．(1)d．将y(￡)从z()中分离出来，即得到一个去它可以有很多种分解