基于改进EMD与滑动峰态算法的滚动轴承故障特征提取

摘要：

针对滚动轴承故障特征往往被强背景噪声淹没的特点,提出基于改进经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)与滑动峰态算法的滚动轴承故障特征提取方法.利用EMD方法分解原故障信号得到一组平稳固有模态分量(Intrinsic Mode Function,IMF)后采用互信息和广义相关系数筛选法消除传统EMD分解结果中虚假分量,运用滑动峰态算法对真实IMF分量处理得到滑动峰态时间序列.计算滑动峰态序列频谱提取故障特征频率.实例研究结果表明:该方法能有效提取滚动轴承故障特征,可取得较直接滑动峰态算法及传统包络解调分析更好的效果.

关键词：改进EMD、滑动峰态算法、滚动轴承、故障特征提取

所属期刊栏目：31

分类号：TH165.3;TN911

资助基金：国家自然科学基金项目50875272;国家高技术研究发展计划项目2009AA04Z411

在线出版日期：2013-02-01（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：80-83