许同乐，高朋飞，陈 康，侯蒙蒙

（山东理工大学 机械工程学院，山东 淄博 255049）

发动机轴承故障诊断方法的研究

许同乐，高朋飞，陈 康，侯蒙蒙

（山东理工大学 机械工程学院，山东 淄博 255049）

针对EMD（Empirical Mode Decomposition）方法中存在的端点效应和IMF（Intrinsic Mode Function）虚假分量过多的问题，提出了基于互相关的EMD方法。首先，对非平稳性信号进行互相关延拓消除端点效应；其次，对消除端点效应的信号进行EMD分解，并将分解后的IMF与原信号作互相关，保留与原信号最相关的IMF；最后，作出信号的Hilbert边际谱，识别信号的频域特征。仿真结果表明该方法能够有效地克服端点效应，分离出真实IMF。将其应用于船舶发动机滚动轴承故障诊断中，能有效地识别出故障特征。

EMD分解；端点效应；相关选择法；故障诊断；IMF

0 引 言

感应电动机在船舶中应用得非常广泛。一旦电机发生故障，就可能威胁船舶航行的安全。轴承是电机的重要部件，其故障率在电机故障中是最高的，为了发现电机轴承早期的故障，本文应用EMD方法研究电机轴承的振动信号，以减少船舶在航海中出现危险。但是EMD存在端点效应、IMF个数过多等问题。端点效应会使分解的IMF数据两端产生振荡现象。这会引起两个问题，一是对IMF的影响会逐渐向内“污染”整个数据序列而造成分解结果严重失真；二是对IMF进行Hilbert变换时，信号两端也会产生发散现象，得到的Hilbert谱将不能反映信号的特征[1-3]。因此，船舶发动故障诊断领域中，应用EMD方法处理故障信号，须克服端点效应，才能进行准确的Hilbert分析。……