基于循環(huán)平穩(wěn)周期延拓EMD的滾動軸承故障診斷研究

劉佳杭 王偉韜 劉振濤 何振鵬

摘 要：經驗模態(tài)分解可根據(jù)信號本身變化進行信號分解，具有較好的自適應和時頻分辨能力，應用較為廣泛[1-3]，但存在端點效應和模態(tài)混疊問題。此外，旋轉器械（軸承，轉子系統(tǒng)等）具有對稱結構，其正常和故障信號都具有循環(huán)平穩(wěn)性，本文提出基于循環(huán)平穩(wěn)周期延拓的EMD改進方法，并進行滾動軸承故障診斷，取得了較好的效果。

關鍵詞：經驗模態(tài)分解;改進方法;滾動軸承;故障診斷

1 基本理論

經驗模態(tài)分解（Empirical Mode Decomposition，EMD）是黃鍔[4]提出的一種處理非平穩(wěn)信號的新方法，該方法可將信號分解成一系列信號，外加一個殘余分量，這些信號分量叫做本征模態(tài)函數(shù)（Intrinsic Mode Function，IMF）。

4 實例分析

美國凱斯西儲大學軸承中心實驗臺如圖4所示，本章節(jié)選用SKF6205驅動端軸承滾動體損傷振動數(shù)據(jù)，滾動體損傷直徑l為0.1778mm，裝置轉速為1797r/min，采樣頻率為12Khz，載荷為0HP，軸承外圈直徑為51.9989mm，內圈直徑為25.0012mm，節(jié)徑為39.0398mm，滾珠直徑為7.9400mm，滾珠個數(shù)為9，接觸角度為0。

時域信號及頻譜如圖5和6所示。故障頻率蘊含在第五階IMF分量中，理論值為141.09Hz，改進前后IMF5頻譜如圖7所示，改進后故障頻率較改進前（153.84Hz）更接近理論計算值。

5 結論

本文提出了循環(huán)平穩(wěn)周期延拓的EMD改進方法，利用仿真信號和軸承故障信號驗證方法的有效性，改進方法所得故障頻率較傳統(tǒng)EMD方法更接近理論計算值，為旋轉機械故障診斷提供了一種理論參考。

參考文獻：

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[4]Huang N E，Shen Z，Long S R，et al.The empirical mode decomposition and the Hilbert spectrum for nonlinear and non-stationary time series analysis[J].Proceedings A，1998，454（1971）：903-995.