随机共振消噪和EMD分解在轴承故障诊断中的应用

摘要：

针对实际机械故障诊断中强噪声背景下难以提取故障特征的情况,提出了一种基于随机共振消噪(stochastic resonance,SR)和经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)的轴承故障诊断方法.首先,将轴承振动信号进行随机共振消噪,利用噪声增强振动信号的信噪比；然后,将消噪的信号再进行EMD分解,通过求取本征模函数(Intrinsic Mode Function,IMF)幅值谱,从而发现轴承故障频率.实验结果表明,该方法可以提高信噪比,实现微弱信号检测,更有效地应用于轴承的故障诊断.

关键词：故障诊断、随机共振、经验模态分解、本征模式分量、信噪比

所属期刊栏目：29

分类号：TG17(金属学与热处理)

资助基金：内蒙古自治区资助高等学校科学研究项目NJZY11148

在线出版日期：2013-04-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：35-38