频率调制经验模态分解在轴承故障诊断中的应用

摘要：

在密集频率情况下，针对经验模态分解（Empirical Mode Decomposition，EMD）容易产生模态混叠的问题，研究了基于频率调制经验模态分解（Frequency Modulated Empirical Mode Decomposition，FM-EMD）振动信号处理方法。该方法可以较好地分解相对密集频率的弱非线性信号，得到物理意义相对明确的本征模函数（Intrinsic Mode Function， IMF）。通过数值仿真证明了该方法的有效性。利用频率调制经验模态分解方法对故障轴承振动信号进行分析，准确地确定了故障类型。

关键词：频率调制经验模态分解、本征模函数、振动信号分析、故障类型

分类号：TG17(金属学与热处理)

资助基金：内蒙古自治区高等学校科学研究项目NJZY11148

在线出版日期：2014-09-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：185-189