基于EEMD自适应选取IMF的机泵滚动轴承故障诊断

作者：贾建明; 李得保

来源：净水技术, 2018, S1: 164-174.

DOI：10.15890/j.cnki.jsjs.2018.s1.043

• EEMD
• IMF
• 能量算子解调
• 机泵
• 滚动轴承
• 特征提取

滚动轴承是机泵中关键的旋转零部件,研究其有效的故障状态监测及诊断方法对机泵的稳定运行具有重要的意义。总体平均经验模态分解方法利用高斯白噪声具有频率均匀分布的统计特性,将其加入到信号的EMD分解中,促进抗混分解,避免了用EMD方法因IMF分量的不连续性而造成的模态混淆现象。首先利用EEMD方法把机泵滚动轴承故障信号分解成若干个内禀模态函数(IMFs)之和,然后用文中提出的自适应选取IMF分量的方法,对自适应选取的IMF分量进行能量算子解调,提取故障特征,从而避免了基于人为经验选取IMF分量进行能量算子解调所造成的主观性及不科学性。