基于形态滤波和EMD-AR谱的轴承故障特征提取.pdf

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1、第35卷第3期噪声与振动控制V_0l35NO．32015年6月NOISEANDVIBRAT10NCoNTRoLJun．20l5文章编号：1006—1355(2015)03—0159．04基于形态滤波和EMD．AR谱的轴承故障特征提取刘继承，聂品磊，佟宇(东北石油大学电气信息工程学院，辽宁大庆163318)摘要：将AR谱估计与EMD方法结合，应用组合形态滤波对故障信号进行降噪预处理，对预处理后的信号进行EMD分解，之后对各阶IMF做AR谱估计并集总平均，从而提取振动信号的故障特征频率。文中所述算法能够避免HHT方法中Hilbert变换所产生的难以解释的负频率，较准确地提取出滚动

2、轴承振动信号的故障特征频率，从而为滚动轴承振动信号的检测与故障诊断研究提供参考意见。关键词：振动与波；形态滤波；滚动轴承；EMD；IMF；AR谱中图分类号：TH165+3文献标识码：ADOI编码：10．39694．issn．1006．1335．2015．03．034ExtractionofFaultFeaturesforBearingsBasedonMorphologicalFilteringandEMD—ARSpectrumuUJ／一chengNIEPin—leiTONGYu(SchoolofElectricalandInformationEngineering，North

3、eastPetroleumUniversity,Daqing163318，LiaoningChina)Abstract：CombiningtheARspectrumestimationmethodwithEMD，themorphologicalfilteringwasappliedtodenoisingpre—processofthefaultsigna1．Then，thesignalwasdecomposedbyusingEMD．TheARspectrumofeachorderIMFwasestimated．TheaveragevalueoftheARspectrumswa

4、scalculated．Finally,thefaultcharacteristicfrequencyofthevibrationsignalwasextracted．Inthismethod，thenegativefrequencygeneratedbyHilberttransforminHHTCanbeavoided，andthefaultcharacteristicfrequencyofrollingbearingsCanbeextracted．Thisworkmayprovideareferenceforvibrationdetectionandfaultdiagno

5、sisofrollingbearings．Keywords：vibrationandwave；morphologicalfiltering；rollingbearing；EMD；IMF；ARspectrum旋转机械是电力、化工、冶金和机械制造等重要出了HHT(Hilbe~HuangTransform)方法】，该方法工程领域中的关键设备，滚动轴承是旋转机械中极先对信号进行经验模态分解(EmpiricalMode为重要的部件，对其工作时产生的振动信号进行分Decomposition，EMD)，然后对内模函数(Intrinsic析并从中发现潜在的故障能够有力保障设备的正常ModeF

6、unction，IMF)做Hilbe~变换得到信号的瞬时运行。目前主要的振动信号故障特征提取方法包频率等故障信息。HHT方法虽然适合处理非线性、括【l】：小波变换(wT)、现代谱分析、主元分析非平稳信号，但信号中混有的噪声，会使EMD产生(PrincipalComponentAnalysis，PCA)、独立分量分模态裂解现象；此外，Hilbert变换会产生难以解释的析(IndependentComponentAnalysis，ICA)、高阶统负频率。针对HHT算法所存在的不足，孟宗等提出计量分析以及被引入旋转机械故障诊断领域的混沌用小波改进阈值去噪与经验模态分解结合的方法来与

7、分形动力系统理论。Huang等人于1998年提提取旋转机械故障特征，以提高故障诊断准确率[31；陈长征等提出将EMD产生的残差分量与原信号间收稿日期：20l4—12—31的相关系数作为阈值，对IMF进行自适应筛选，以判基金项目：黑龙江省长江学者后备支持计划(2012CJHB005)别伪IMF；秦娜等提出用EEMD样本熵构成高维作者简介：刘继承(1970一)，男，博士生导师；主要研究方向：特征矢量，提取告诉列车转向架故障特征[51；马银戌非平稳信号分析、地震信号处理。等提出用二次EEMD分解来减小模态混叠