形态学滤波和EEMD在滚动轴承故障诊断中的应用

作者：马柏森; 何绍玮; 吕晓克; 白雪飞

来源：国防交通工程与技术, 2020, 18(06): 43-47.

DOI：10.13219/j.gjgyat.2020.06.010

• EEMD
• 形态学滤波
• 滚动轴承
• 故障诊断

在滚动轴承早期的故障检测中,由于有用的冲击信号较为微弱,干扰噪声信号远远强于冲击信号,故障轴承特征频率提取困难。针对此问题,提出了改进形态学滤波和集合经验模态分解(EEMD)相结合的故障轴承特征频率提取方法。首先,通过改进形态学滤波对信号进行降噪处理;通过EEMD分解,得到各本征模态分量(IMF),并求出峭度;最后将峭度最大的两个分量重构,求出重构信号的Teager能量谱,进而提取出故障信号的特征频率。仿真结果表明,该方法有效降低了噪声的影响;实测分析中,实现了滚动轴承的故障诊断。

• 单位
  电子工程学院; 石家庄铁道大学