苏文芳，李凌均，韩捷，石帅锋

(郑州大学 振动工程研究所，郑州 450001)

滚动轴承是应用广泛、易损伤的机械零部件，其状态监测和故障诊断非常重要[1]。由于受载荷、摩擦力、阻尼、传播路径和噪声等多种因素的影响，实际采集到的包含轴承故障信息的振动信号大多是多分量的调幅调频信号。

由局部均值分解(Local Mean Decomposition，LMD)方法得到的每个PF分量(Product Function)，实际上是一个单分量的调幅调频信号, 因此LMD方法本质上是将多分量信号自适应地分解为若干个单分量的调幅调频信号之和, 非常适合于处理多分量的调幅调频信号[2-5]。

由于单通道信号不能全面反应系统的非线性特征，存在信息遗漏的问题，甚至由同一截面2个单通道信号分析得出的结论也往往不一致，故需要对获取的信号进行信息融合。全矢谱技术可以有效融合同一个截面的双通道信息，真实地反应信号特征。

根据全矢谱的兼容性，将其与LMD相结合，提出了一种新的信号处理方法——全矢局部均值分解(FVLMD)方法，并通过滚动轴承故障信号验证了其可行性。

1 局部均值分解

LMD是一个逐渐去除信号高频成分的过程。对于任意信号x(t), 首先找出所有的局部极值点ni, 然后求取相邻2个极值点ni和ni+1的平均值mi,得到局部均值函数m11(t)。 并用极值点ni求包络估计值ai，得到包络估计函数a11(t)。

将局部均值函数m11(t)从原始信号x(t)中分离出来, 得

h11(t)=x(t)-m11(t)。

(1)

用h11(t)除以包络估计函数a11(t),对h11(t)进行解调, 得

s11(t)=h11(t)/a11(t)。

(2)

经迭代变换得到包络信号a1(t)和纯调频信号s1n(t)，将这2个信号相乘便得到第1个PF分量