基于小波、小波包与EMD的包络谱分析：滚动轴承故障诊断新策略

本文主要探讨了一种基于包络谱分析的滚动轴承故障诊断方法。该研究采用了小波分解、小波包分解和EMD分解三种先进的信号处理技术来处理滚动轴承故障数据。首先，对故障数据进行小波阈值降噪，这是为了提高信号的质量，减少噪声干扰。小波阈值降噪是利用小波变换特性，通过选择合适的阈值，保留信号的有用成分，去除噪声成分。 在降噪后的信号上，分别进行了小波分解、小波包分解和EMD（经验模态分解）的处理。小波分解专注于信号的低频部分，而小波包分解则进一步考虑了高频成分，提供了更全面的频率信息。EMD则将信号分解成一系列IMF（Intrinsic Mode Functions，固有模态函数）分量和一个残余分量，这种分解方式能够更好地揭示信号的内在结构。 在信号处理完成后，通过Hilbert变换对重构信号进行包络谱分析。Hilbert变换是一种线性无失真变换，能从复数形式提取信号的瞬时幅度信息，这对于识别故障频率具有重要意义。包络谱分析可以直观地显示信号的周期性特征，从而帮助确定滚动轴承故障的类型，如内圈故障、外圈故障或滚动体故障，因为不同类型的故障会对应不同的典型频率。 实验部分，研究者采用了Case Western Reserve University提供的SKF 6205轴承内圈故障振动数据，通过计算得出理论上的故障频率，分别为107.3431 Hz（外圈故障）、162.2069 Hz（内圈故障）和70.5253 Hz（滚动体故障）。通过实际分析，作者验证了所提出的基于小波分解、小波包分解、EMD分解与Hilbert变换结合的包络谱分析方法对于滚动轴承故障诊断的高效性和准确性。 这种方法提供了一个有效的滚动轴承故障诊断框架，它结合了多种信号处理技术，能够精确地识别和定位不同类型的故障，为工业设备的维护和故障预防提供了有力的支持。