姜建国 刘盈萱

(东北石油大学电气信息工程学院，黑龙江 大庆 163318)

基于CEEMD和谱峭度的轴承故障诊断

姜建国 刘盈萱

(东北石油大学电气信息工程学院，黑龙江 大庆 163318)

针对共振解调在滚动轴承故障诊断应用中带通滤波器参数选择困难的情况，提出一种互补总体平均经验模态分解方法(CEEMD)与谱峭度相结合的轴承故障诊断新方法。通过实际信号验证了该方法的可行性与准确性。

轴承 故障诊断 互补总体平均经验模态分解 谱峭度

故障诊断是根据系统的测量数据和故障库中的知识来判断系统是否发生故障的过程[1]。共振解调是滚动轴承故障诊断中最常用的方法之一，其原理是根据实际需要选择某一高频固有频率作为研究对象，通过中心频率等于该固有频率的带通滤波器进行带通滤波，从而将固有振动信号分离出来[2～4]，再通过包络检波器进行检波，去除信号中的高频成分，从而得到只含有故障特征信息的低频包络信号。通过对该低频包络信号进行频谱分析就可诊断出故障信息。然而共振解调法涉及参数的设定，这需要依靠操作者的能力和经验，限制了共振解调的应用范围。

Dwyer首先提出了谱峭度，将谱峭度视为一个统计量作为传统功率谱密度的补充，用来检测含噪信号中的瞬态成分。Vabrie针对平稳信号作了进一步的研究，对谐波过程的特性刻画提出一些方法。为了更准确地定义非平稳过程的谱峭度，Antoni J通过Wold-Cramer分解来定义谱峭度[5]，该定义使得对谱峭度及其一些特性有了新的理解，开辟了谱峭度在机械故障诊断应用中的新前景。……