基于EMD和Lempel-Ziv指标的滚动轴承损伤程度识别研究

摘要：

针对不同损伤程度的滚动轴承内、外圈故障,提出一种基于经验模式分解(EMD)和Lempel-Ziv指标的评估方法.EMD用于高效地分解信号,并结合能量与峭度条件找出蕴含故障本质特征的最优IMF分量,在此基础上分别计算最优IMF及其包络的Lempel-Ziv归一化值,再加权求和得到最终的Lempel-Ziv综合指标.由于EMD消除了噪声干扰,有利于准确揭示轴承恶化情况,并且指标本身受实验条件影响不明显,同时介于0和1的取值方便快速使用.轴承内、外圈故障实验证实:内圈损伤的Lempel-Ziv综合指标随故障加重递减,而外圈损伤相反,随故障加剧递增.同时还分别给出了内、外圈损伤情况下不同故障程度评估的Lempel-Ziv取值区间,能有效用于轴承故障程度的识别.

关键词：经验模式分解、Lempel-Ziv指标、滚动轴承、故障程度识别

所属期刊栏目：29

分类号：TH17;TP306

资助基金：国家863高技术基金项目2006AA04030802;江苏省自然科学基金BK2009356;江苏省高校自然科学研究项目资助09KJB510003;南京工业大学博士学位论文创新基金资助BSCX200905

在线出版日期：2010-05-17（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：5-8