基于互补集合平均经验模态分解的滚动轴承故障诊断方法研究

作者：张萍; 李志农^*; 陈静铃; 杨诚

来源：南昌航空大学学报(自然科学版), 2019, 33(02): 7-12+49.

• 互补集合经验模态分解(CEEMD)
• 故障诊断
• 滚动轴承

针对集合经验模态分解(EEMD)的机械故障诊断方法中存在的不足,即其加入的白噪声不能完全被中和。为了克服其不足,提出了基于互补集合经验模态分解(CEEMD)的滚动轴承故障诊断方法,提出的方法很好地克服了EEMD中存在的不足,有效地消除了IMF中的残留噪声。仿真结果表明:提出的方法明显优于EEMD方法,可以减少重构误差,提取较为准确的IMF分量。最后,将CEEMD方法应用到滚动轴承故障诊断中,实验结果表明,CEEMD方法能准确的提取滚动轴承的特征故障频率。

• 单位
  南昌航空大学