基于EEMD與高階譜的滾動軸承故障診斷.pdf

1、滾動軸承在旋轉(zhuǎn)機械中起著關(guān)鍵性作用，但同時也是易損部件。如果滾動軸承發(fā)生故障就會影響整個設(shè)備的性能，有時甚至?xí)?dǎo)致災(zāi)難性事故。因此盡可能早的、準確的診斷出故障，對實際生產(chǎn)有著重要的意義。
　　當(dāng)滾動軸承出現(xiàn)故障時，故障信號常常被淹沒在強的噪聲中，故障特征難提取。針對這一問題，本文提出了一種基于 EEMD與高階譜滾動軸承故障診斷方法。主要研究內(nèi)容如下：
　　(1)研究了信號中的二次相位耦合現(xiàn)象，利用高階譜中的雙譜提取信號中因二

2、次相位耦合產(chǎn)生的非線性特征判斷故障。將雙譜分析用于滾動軸承的故障診斷中，實驗結(jié)果表明雙譜分析可以診斷出軸承故障。雖然雙譜分析可以有效的抑制高斯噪聲但是對于非高斯噪聲卻無能為力，故障信號的三維圖譜比較雜亂，因此很難準確、直觀的判斷出故障特征頻率。
　　(2)針對高階譜對非高斯噪聲不敏感這一問題，本文運用EEMD降噪方法進行降噪處理。通過對 EMD與 EEMD進行抗模態(tài)混疊對比，結(jié)果表明 EEMD的分解效果更好，可以有效克服 EMD分

3、解中的模態(tài)混疊問題。選取 IMF分量時，根據(jù)相關(guān)系數(shù)大小選取的IMF分量可以有效的去除信號中的低頻干擾；根據(jù)峭度值的大小選取的IMF分量突出了信號中的高頻沖擊成分，并通過實際的故障信號進行了驗證。
　　(3)提出了 EEMD降噪與1(1/2)維譜的滾動軸承故障診斷方法。通過對故障信號進行 EEMD降噪，有效的去除信號中的低頻干擾成分，突出了信號中的高頻共振成分，通過包絡(luò)解調(diào)方法將調(diào)制的高頻段信號搬移到低頻段，最后運用1(1/2)維