基于EMD时频分解与包络解调的滚动轴承故障诊断

2017-03-30孙建功潘存治贾瑞强

承德石油高等专科学校学报 2017年1期

关键词：故障诊断振动故障

孙建功，潘存治，贾瑞强

(石家庄铁道大学机械工程学院，河北石家庄 050043)

基于EMD时频分解与包络解调的滚动轴承故障诊断

孙建功，潘存治，贾瑞强

(石家庄铁道大学机械工程学院，河北石家庄 050043)

滚动轴承是机械设备里的关键部件，它的工作状态直接影响设备的正常运行和人身安全，对滚动轴承进行故障监测和故障诊断是一件很有必要的事。运用振动加速度传感器监测滚动轴承的振动信号，采用EMD(经验模态分解 )方法和共振解调相结合的方法，分析故障信号，从实验结果看出该方法提高了信噪比，有效地获取了故障特征。

滚动轴承；EMD方法；共振解调

旋转机械工作环境恶劣，振动噪声大，因此会极大地影响我们所测得的振动信号的真实性，从而降低了我们对设备故障诊断的准确率。近几年来，随着对故障诊断研究的深入，国内外学者提出了小波分析算法和Hilbert-Huang变换等方法。小波分析具有“数学显微”特性，但是小波分析要提前选用小波基，小波基的长度会造成信号的能量泄漏，而且选择一种小波基就会对应一个固定频段的信号，信号的采样频率决定此固定频段的信号，与信号本身无关，这就造成小波分析的不适应性。而EMD分解是基于数据本身的分解而不是类似于小波基选择那样需要事先设定标准。因此，根据信号的自适应分解特性，采用EMD分解更为合理[1]。