基于改进小波包和EEMD的轴承故障诊断-论文.pdf

《基于改进小波包和EEMD的轴承故障诊断-论文.pdf》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。

1、兰Q二轴承2014／,~6期CN41—1148／THBearing2014，No．6测量与仪器基于改进小波包和EEMD的轴承故障诊断任学平，庞震，辛向志，邢义通(内蒙古科技大学机械工程学院，内蒙古包头014010)摘要：针对轴承振动信号非平稳性及工作情况下难以获得故障频率，提出一种基于改进小波包和总体经验模态分解(EEMD)的轴承故障诊断方法。首先运用改进小波包对振动信号进行分解，得到按顺序排列的子带频带。然后提取故障频率范围的子带信号并进行EEMD，以互相关系数和峭度准则提取故障分量，避免了固有模

2、态函数(IMF)分量选择的盲目性。仿真和试验分析结果表明，该方法能有效且准确地检测出轴承故障。关键词：滚动轴承；改进小波包；总体经验模态分解；故障诊断中图分类号：TH133．33；TP206．3文献标志码：B文章编号：1000—3762(2014)06—0041—04FaultDiagnosisforBearingsBasedonImprovedWaveletPacketandEEMDRenXueping，PangZhen，XinXiangzhi，XingYitong(MechanicalEngin

3、eeringSchool，InnerMongoliaUniversityofScience＆Technology，Baotou014010，China)Abstract：Inviewofthenou—stationaryofvibrationsignalsofbearingsandthedificultytoobtainfaultfrequenciesinpractice，afaultdiagnosismethodforbearingsisputforwardbasedonimprovedwavel

4、etpacketandEEMD．Firstly，thevibrationsignalsaredecomposedbyimprovedwaveletpacket，anumberofsub—bandfrequencybandsinorderareob—tained．Thenthesub—bandsignalsoffault~equencyrangeareextractedandtheEEMDisca~iedout．Thefaultcom—ponentisextractedbycrosscorrelati

5、oncoeficientandkurtosiscriteria，whichcanavoidtheblindnessoftheIMFcom—ponentselection．Thesimulationandtestanalysisresultsshowthatthemethodcaneffectivelyandaccuratelydetectfaultofbearings．Keywords：roilingbearing；improvedwaveletpacket；EEMD；faultdiagnosis合

6、理并有效地提取故障信息不仅可及时诊断经验模态分解(EmpiricalModeDecomposi—故障，还能提高故障识别准确性。小波包是在小tion，EMD)对于处理非线性、非平稳信号具有很强波基础上发展起来的信号处理方法¨J，具有更的适用性J，但在其分解过程中存在模态混叠现细致、精确的信息分布，可同时在高、低频段进行象，很大程度上限制了其实际应用。总体经验模分解，提高信号频率的分辨率，但小波包在分解中态分解(EnsembleEmpiricalModeDecomposition，会产生子带虚假频率，造

7、成严重的频率混叠现象，EEMD)是EMD的改进，其利用附加的Gauss白噪对后续分析不利。声均匀分布在整个时域空间，使整个信号在不同尺度上具有连续性，从而有效解决了模态混叠问收稿日期：2013—09—12；修回日期：2014—01—05题一。基金项目：内蒙古自治Ⅸ自然科学基金项目(2012MS0717)1基本理论作者简介：任学平(1963～)，男，汉族，河北阳原人，博士，1．1改进小波包教授，副院长，主要从事机械工程测试与故障诊断研究，在小波包分解过程中，小波滤波器的隔点采E—mail：rxp@im

8、ust．cn；庞震(1988一)，男，汉族，内蒙古包头人，硕士研究生，主要从事机械故障诊断与小波包理论样使采样频率减半，往往引起频率折叠现象；而在研究，E—mail：bgpz2007@163．tom。小波包重构过程中，隔点插零使采样频率加倍，产《轴承)2014．No．6生无法滤去的真实频率映像，即虚假频率，对整个分解和重构过程造成频率混叠现象。因此，对信号进行理想滤波可防止分解过程中的频率折叠，并去除重构过程中多余的虚假频率成分。基于此想法，在信号分解过程中对经过滤波