基于EMD与神经网络的滚珠丝杠故障诊断.pdf

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1、2013年11月机床与液压NOV．2013第41卷第21期MACHINETOOL&HYDRAULICSVo1．41No．21DOI：10．3969／j．issn．1001—3881．2013．21．044基于EMD与神经网络的滚珠丝杠故障诊断温国强，文妍，谭继文(青岛理工大学，山东青岛266033)摘要：针对滚珠丝杠故障信号的非线性和非平稳性特征，引入经验模态分解(EMD)的信号处理方法。将复杂的原信号分解为有限个本征模函数(IMF)，提取IMF分量的能量作为特征值，利用BP神经网络进行故障类型识别。经试验验证，采用该

2、方法能达到滚珠丝杠故障识别的目的且具有较高的识别率。关键词：滚珠丝杠；经验模态分解；本征模函数；BP网络；故障诊断中图分类号：TG659文献标识码：A文章编号：1001—3881(2013)21—164—4FaultDiagnosisofBallScrewBasedonEmpiricalModeDecompositionandNeuralNetworkWENGuoqiang，WENYan，TANJiwen(QingdaoTechnologicalUniversity，ShandongQingdao266033，Chin

3、a)Abstract：Empiricalmodedecomposition(EMD)wasintroducedintothenonlinearandnon—stationaryvibrationsignalprocessingforballscrew．Thecomplexoriginalsignalwasdecomposedintoafinitenumberofintrinsicmodefunctions(IMF)，theenergyofIMFcomponentswasextractedasaneigenvalue，a

4、ndthenBPneuralnetworkwasusedforfaulttypeidentification．Byexperimentsverifica—tion，themethodcanbeusedtoachievethepurposeoftheballscrewfaultidentificationandhashighrecognitionrate．Keywords：Ballscrew；Empiricalmodedecomposition；Intrinsicmodefunctions；BPnetwork；Fault

5、diagnosis滚珠丝杠因具有传动效率高、定位精度高、刚度络均值必须为零。强等特点，在数控机床领域得到了广泛应用。滚珠丝1．3EMD分解原理杠若出现故障，将会直接影响到数控机床的正常工EMD分解必须在满足以下两个假设条件下进行：作，造成不可估量的损失。因此，研究滚珠丝杠的故(1)待分解信号至少拥有极大值和极小值这两个极障诊断技术意义重大。作者采用EMD与BP神经网值点；(2)信号的局部时域特征需要通过相邻极值络相结合的方式，对采集到的滚珠丝杠振动信号进行点的时间间隔来确定。具体分解过程如下：处理，提取前几个IMF分量

6、的能量值作为神经网络(1)假定一原始非平稳信号(t)，识别出信号的输入特征值，对滚珠丝杠的状态进行识别与分类的中全部的极值点。利用三次样条插值函数，将所有的方法。局部极大值点一一连接，进而拟合成上包络线；运用1EMD算法同样方法，将信号中所有的局部极小值点连接拟合成1．1经验模态分解(EMD)下包络线。EMD方法适合于分析非线性、非平稳信号序列，(2)对上、下两条包络线求均值，记为m．，将具有很高的信噪比。该方法的关键是经验模式分原始信号与包络线均值m做差值运算，得到一新的解，它能将复杂信号分解为有限个本征模函数信号s

7、(IMF)，所分解出来的各IMF分量包含了原信号的不s1：(t)一mI(1)同时间尺度的局部特征信号。(3)通常情况下，第一次筛选得到的S，信号并1．2本征模函数(IMF)不能满足平稳性的要求，鉴于这种状况，就需要把S。每个本征模函数必须满足以下两个条件：作为待处理信号对上述过程(1)、(2)进行重复处(1)在整个信号上，极值点和过零点的数目必理。须相同或者最多相差一个；S11=S1一m1l(2)(2)在任意点，局部极大值和局部极小值的包直到第n次处理后，满足包络均值趋近零，使得收稿日期：2012—10—30基金项目：

8、国家自然科学项目(51075220)；青岛市科技计划基础研究项目(12—1—4—4一(3)一JCH)作者简介：温国强(1988一)，男，硕士研究生，研究方向为机械无损检测与故障诊断。E—mail：guoqiang,55828@163．com。通信作者：谭继文，E—mail：tanfanye@sina．con。第21期温国强等：基于