基于EMD的主轴振动信号去噪方法研究.pdf

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1、第5期组合机床与自动化加工技术No．52015年5月ModularMachineTool＆AutomaticManufacturingTechniqueMay2015文章编号：1001—2265(2015)05—0035—03DOI：10．13462／j．cnki．mmtamt．2015．05．010基于EMD的主轴振动信号去噪方法研究术籍永建，王红军(北京信息科技大学a．现代测控技术教育部重点实验室；b．机电工程学院，北京100192)摘要：主轴的振动信号中包含了大量与主轴运行状态相关的信息，由其合成的轴心轨迹具有很高的研究价值。合理的去噪方法能够得到

2、更加有效的信号成分，有助于对主轴的工作性能做出正确的判断。与传统的去噪方法对比，基于EMD的去噪方法具有较强的自适应性。介绍了EMD去噪的基本原理并将其与传统的小波去噪方法进行对比，结果表明EMD的去噪效果更好。将EMD运用到主轴振动信号的降噪中，得到主轴去噪后的轴心轨迹。关键词：主轴；振动信号；轴心轨迹；EMD去噪；小波去噪中图分类号：TH165；TG506文献标识码：AResearchofDenoisingMethodforSpindleVibrationSignalBasedonEmpiricalModeDecompositionJIYong-ji

3、an一．WANGHong-jun(a．KeyLaboratoryofModemMeasurement&ControlTechnology；b．SchoolofMechanicandElectricEngi-neering，BeijingInformationS&TUniversity，Beijing100192，China)Abstract：Plentyofinformationrelatedtothemainshaftrunningstateiscontainedinthespindlevibrationsignal，andreasonabledeno

4、isingmethodcanretainmoreeffectivesignalcomponents．ThedenoisingmethodbasedonEMDhasstrongself-adaptabilitycomparedwithtraditionaldenoisingmethods．ThebasicprincipleofEMDde-noisingisintroducedandmeanwhilethesamevibrationsignalofspindleispurifiedbyEMDDe-noisingmethodandWaveletdenoisin

5、gmethodrespectively，experimentalresultsshowthatEMDDenoisingmethodhasgreatadvantagesindenoising．Keywords：spindle；vibrationsignal；axisorbit；theEMDdenoising；waveletdenoising0引言1经验模态分解(EMD)主轴的振动位移信号中包含了大量的信息，通1．1EMD简介过振动位移信号合成的轴心轨迹可以判定主轴的运EMD算法将复杂信号分解成若干本征模函数行状态以及对数控机床做进一步的深入研究。然而(IM

6、F)之和。IMF分量必须满足两个条件①对于该在采集信号的过程中不可避免的会掺杂着噪声信分量信号，其极值点和过零点数目必须相等或至多相号，去噪效果的好坏直接影响着对主轴工作状态的差一个；②在任意点处，局部最小值的包络线和局部最评价以及后续的研究。传统的去噪方法主要是通过大值的包络线平均值为零。其具体分解步骤如下滤波器滤掉噪声频率部分，但这类方法在处理混有所述。白噪声、非平稳的信号时存在一定的局限性，对信号(1)找出信号中所有的局部极大值点，用三次样进行降噪处理实际上是抑制信号中的无用成分，重条插值将所有极大值点连接起来形成上包络线，同理构信号中的有用部分⋯

7、。EMD在去噪方面具有较强将所有极小值点形成下包络线。的自适应性，可以从数据中自适应的得到基函数，避(2)求出上、下包络线的平均值m(t)，原始信号免了小波去噪方法中由于基函数的选取不当对降噪()与m()的差值记为h(t)，如果h(t)满足IMF的条效果的影响。件，则h(t)是原始信号(t)的第一个IMF，否则把收稿日期：2014—08—10基金项目：北京市自然科学基金(KZ201211232039)；国家自然科学基金(51275052)；北京市高等学校人才强教(PHR201106132)；PXM2014—014224_00~80作者简介：籍永建(198

8、6一)，男，河北沧州人，北京信息科技大学硕士研究生，研究方向为机电系统故障诊断及