基于EEMD自适应选取IMF的机泵滚动轴承故障诊断

基于EEMD自适应选取IMF的机泵滚动轴承故障诊断标题：基于EEMD的自适应选取IMF的机泵滚动轴承故障诊断研究摘要：针对机泵滚动轴承故障诊断的需求，本文提出了一种基于经验模态分解（EEMD）的自适应选取IMF方法。该方法利用EEMD将传感器信号分解为一系列的固有模态函数（IMF），并通过自适应方法选取合适的IMF用于故障诊断。本文以机泵滚动轴承故障为研究对象，设计了适应性选取IMF的故障诊断算法，并利用实验数据对算法进行验证。结果表明，该算法能够有效地诊断机泵滚动轴承的故障。关键词：机泵滚动轴承；故障诊断；经验模态分解；IMF；自适应1.引言机泵滚动轴承作为机械设备中重要的组件之一，其正常运行对于保障设备的稳定运行至关重要。然而，由于长期运转和设备磨损，滚动轴承很容易出现故障，导致设备的停机和维修。因此，开展机泵滚动轴承故障诊断研究具有重要的理论和现实意义。2.相关工作传统的滚动轴承故障诊断方法包括时域分析、频域分析和时频域分析等。然而，这些方法多数基于信号的全局统计特性，对于非线性和非平稳的故障信号识别效果较差。近年来，基于经验模态分解（EmpiricalModeDecomposition，简称EMD）的故障诊断方法受到了广泛关注。3.EEMD特点及原理EMD是一种逐步将信号分解为一系列固有模态函数（IMF）的方法，它通过求解极值问题来确定每个IMF。然而，传统EMD方法在处理非线性和非平稳信号时，存在模态重叠和模态混叠等问题。为了克服这些问题，本文采用改进的EEMD方法。4.自适应选取IMF的方法为了提高滚动轴承故障的识别效果，本文提出了一种自适应选取IMF的方法。该方法首先利用改进的EEMD方法将传感器信号分解为多个IMF，然后通过自适应的方式选取合适的IMF作为特征。具体而言，本文利用离散小波包变换对每个IMF的包络谱进行分析，根据包络谱的能量分布和峰值位置来选择合适的IMF。最后，利用选取的IMF作为特征对滚动轴承进行故障诊断。5.算法验证与实验结果分析通过仿真实验和实际机泵滚动轴承故障数据的分析，本文验证了所提出方法的有效性。结果表明，所提出的自适应选取IMF的方法能够有效地诊断机泵滚动轴承的故障，具有较好的准确率和鲁棒性。6.结论本文提出了一种基于EEMD的自适应选取IMF的机泵滚动轴承故障诊断方法。通过对机泵滚动轴承故障信号的分析和实验验证，证明了该方法的有效性和准确性。该方法可以为机泵滚动轴承的故障诊断提供一种新的思路和方法。参考文献：[1]ZhangZ,WenM.Empiricalmodedecompositionwithasmallwholebymeansofimprovednormalorthogonaliterativealgorithm.JXi'anUnivTechnol,2005,21(2):263-266.[2]LiangY,HeZ,MengG,etal.Anovelfeatureselectionmethodbasedonmultiscaleentropyformechanicalfaultdiagnosis.JSoundVib,2016,360:176-198.[3]ZhangT,YangY,PengH.Anadaptiveoptimalk-meansclusteringalgorithmforbearingfaultdiagnosis.JVibrationShock,2016,35(19):123-129.[4]RahmanF,XuW,TuwairHM.Deepbeliefnetworks-basedfaultdiagnosisf