基于EEMD和小波包变换的早期故障敏感特征获取-论文.pdf

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1、第33卷第9期北京理工大学学报Vol

2、33No．92013年9月TransactionsofBeijingInstituteofTechnologySep．2013基于EEMD和小波包变换的早期故障敏感特征获取王红军万鹏(1．北京信息科技大学教育部现代测控技术重点实验室，北京100192；2．北京信息科技大学机电工程学院，北京100192)摘要：提出一种基于总体平均经验模态分解和小波包变换的方法，进行早期故障敏感特征的获取，构建早期故障诊断模型．该方法首先应用EEMD对现场采集的振动信号进行分解，分离出不同频率成分的特征信号，选择与原信号相关系数最大的IMF分量进

3、行信息重构；面向重构的IMF分量采用wPT进行分解，得到各个节点的小波系数；最后使用Hilbert变换提取小波包系数的包络，计算功率谱，准确获得早期故障的敏感特征．通过对仿真信号的分析验证了该方法对故障诊断的有效性．将该方法应用于实测的滚动轴承的内圈、外圈和滚动体故障诊断，诊断结果均表明该方法可有效提取早期故障敏感特征，故障诊断快速准确．关键词：早期故障；特征获取；总体平均经验模态分解；小波包中图分类号：TN911．72；TP14文献标志码：A文章编号：1001-0645(2O13)09—0945—06SensitiveFeaturesExtractionofEa

4、rlyFaultBasedonEEMDandWPTWANGHong-jun¨．WANPeng’。(1．KeyLaboratoryofModernMeasurement＆ControlTechnology，BeijingInformationScience&TechnologyUniversity，Beijing100192，China；2．SchoolofMechanicandElectricEngineering，BeijingInformationScience&TechnologyUniversity。Beijing100192，China)Abstract

5、：Amethodbasedonensembleempiricalmodedecomposition(EEMD)andwaveletpackettransform(WPT)，whichisusedforextractingearlyfailuresensitivefeatures，ispresented．Anearlyfaultdiagnosismodelisalsobuilt．Accordingtothismethod，firstlyvibrationsignalsfromtheworkingsitearedecomposedbyusingEEMDintodiff

6、erentIMFs(intrinsicmodefunction)；theIMFsofthemaximumrelatedcoefficientofIMFcomponentsandtheoriginalsignalarethenchosentoformthenewinformation：OrientedIMFs，WPTdecompositioniscarried．eachnodeofwaveletcoefficientisobtained．TheyaredecomposedbyusingWPTtoobtainthewaveletcoefficientofeachnod

7、e．FinallytheenvelopsofwaveletpacketcoefficientarecalculatedbyusingHilberttransformandthepowerspectrumcanbeusedtoobtaintheearlyfaultsensitivefeatures．Effectivenessoftheproposedmethodisverifiedthroughsimulation．Thismethodisalsousedforrollingbearinginnerring，outerringfaultsandfaultdiagno

8、sisofrollingelements．Thediagnosisresultsindicatethatthemethodofextractingsensitivefeaturesiseffectiveandrealizesfastandaccuratefaultdiagnosis．Keywords：earlyfault；featureextraction；ensembleempiricalmodedecomposition；waveletpackettransform(WPT)收稿日期2O12—12—08基金项目北京市自然科学基金资助项目(KZ201211232

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