基于EEMD与空域相关降噪的滚动轴承故障诊断方法

基于EEMD与空域相关降噪的滚动轴承故障诊断方法基于EEMD与空域相关降噪的滚动轴承故障诊断方法摘要：滚动轴承是旋转机械中常见的关键零部件之一，其性能的稳定性和可靠性对于机械设备的正常运转至关重要。然而，由于工作环境和使用条件的复杂性，滚动轴承容易受到各种故障的影响，导致设备故障和停机的风险增加。因此，开发一个高效准确的滚动轴承故障诊断方法至关重要。本论文提出一种基于经验模态分解(EEMD)和空域相关降噪（SDC）的滚动轴承故障诊断方法。首先，使用EEMD将振动信号分解成一系列的本征模态函数(IMFs)。然后，通过计算每个IMF的零频率调制分量得到与故障相关的参数。接下来，应用SDC方法对IMFs进行滤波，并去除与故障无关的频率成分。最后，通过对滤波后的IMFs进行相关分析，提取与故障相关的特征参数。通过实验验证，本方法能够有效地提取滚动轴承故障的特征信息，并实现准确的故障诊断。关键词：滚动轴承；故障诊断；经验模态分解；空域相关降噪；特征提取1.引言滚动轴承是旋转机械中常见的关键零部件之一，其工作状态的稳定性对于机械设备的正常运转至关重要。然而，由于工作环境和使用条件的复杂性，滚动轴承容易受到各种故障的影响，如疲劳、断裂、磨损等，导致设备故障和停机的风险增加。因此，开发一个高效准确的滚动轴承故障诊断方法对于维护和保养机械设备至关重要。2.相关工作过去的研究中，许多滚动轴承故障诊断方法已经提出。其中一种常用的方法是使用时域分析，如振动信号的峰值和均方根等统计参数。然而，这些方法对于故障的特征提取能力有限，不适用于复杂的故障类型。因此，近年来，频域分析被广泛运用于滚动轴承的故障诊断中。3.方法本文提出了一种基于EEMD与空域相关降噪的滚动轴承故障诊断方法。该方法的主要步骤如下：（1）信号预处理：将采集到的振动信号进行去噪处理，以提高信号质量和减少噪声的影响。（2）EEMD分解：将预处理后的振动信号使用EEMD方法进行分解，得到一系列的IMFs。（3）零频率调制分量计算：对每个IMF计算其零频率调制分量，得到与故障相关的参数。（4）空域相关降噪：应用SDC方法对IMFs进行滤波，并去除与故障无关的频率成分。（5）特征提取：对滤波后的IMFs进行相关分析，提取与故障相关的特征参数。（6）故障诊断：使用提取的特征参数进行故障诊断，并给出具体的故障类型和程度。4.结果与讨论为验证所提出方法的有效性，本文进行了实验并对实验结果进行了详细的分析。实验结果表明，所提出的方法能够有效地提取滚动轴承故障的特征信息，并实现准确的故障诊断。与传统的时域分析方法相比，本方法能够提供更全面、更准确的故障诊断结果。5.结论本文提出了一种基于EEMD与空域相关降噪的滚动轴承故障诊断方法。该方法通过将振动信号分解成IMFs，并计算其零频率调制分量，实现了对滚动轴承故障的特征提取。通过应用SDC方法对IMFs进行滤波，并提取与故障相关的特征参数，实现了准确的故障诊断。实验结果表明，所提出的方法在滚动轴承故障诊断中具有很好的应用前景。参考文献：[1]王某某,李某某.基于支持向量机和小波分解的滚动轴承故障诊断方法[J].光学学报,2020,40(11):1101005.[2]孙某