基于ESMD和快速谱峭度的电机轴承故障诊断

作者：宿文才; 张树团; 贺英政

来源：微电机, 2019, 52(01): 6-10.

DOI：10.15934/j.cnki.micromotors.2019.01.002

• 极点对称模态分解
• 快速谱峭度
• 信息熵
• 故障诊断
• 共振解调

针对复杂工况下电机轴承故障特征不明显的问题,提出了一种基于极点对称模态分解算法(Extreme-pointSymmetric Mode Decomposition,ESMD)与快速谱峭度联合分析的电机轴承故障诊断方法。首先将复杂故障信号进行ESMD分解得到若干模态分量(Intrinsic Mode Function,IMF)分量,利用信息熵与相关性选取有效IMF并由其信息熵确定信号重构的权重;利用快速峭度图自适应的确定带通滤波器的最佳滤波频带,对重构信号进行带通滤波;然后解调滤波信号分析,从平方包络谱中提取出相应故障的特征频率。最后通过试验分析表明,该方法可对故障信号进行有效降噪并提取出电机轴承故障特征,诊断出故障类型。