改进EEMD与HMM在采煤机轴承故障诊断中的应用

"基于改进EEMD和HMM的采煤机摇臂轴承故障诊断" 本文主要探讨了一种针对采煤机摇臂轴承故障诊断的新方法，该方法结合了改进的集成经验模态分解（EEMD）和隐马尔科夫模型（HMM）。在故障诊断领域，准确识别设备故障类型对于确保煤矿安全生产至关重要，而采煤机摇臂轴承是其中的关键部件，其工作状态直接影响整个采煤机的性能和安全性。 首先，文章介绍了一种新的EEMD方法，通过引入极值点对称延拓和余弦窗函数来优化信号分解过程。传统的EEMD方法在处理非线性和非平稳信号时可能会受到端点效应的影响，导致分解结果的不准确性。为了解决这个问题，作者提出了一种改进的EEMD算法，它可以更有效地减少端点效应，提高信号分解的精度。这一步骤旨在将复杂的机械振动信号分解成一系列本征模态函数（IMFs），这些IMFs各自代表信号的不同频率成分，有助于后续分析。 接着，文章利用每层IMF的能量熵作为特征参数。能量熵是一种衡量信号复杂性和不确定性的重要指标，它能够反映IMF的能量分布情况。通过计算各层IMF的能量熵，可以捕获轴承健康状态变化的关键信息，这些信息被用于构建HMM的输入特征向量。 然后，采用隐马尔科夫模型（HMM）进行故障模式识别。HMM是一种统计建模方法，特别适合处理序列数据，如时间序列故障特征。在本文中，HMM被训练以识别不同类型的轴承故障模式。通过对训练数据的学习，HMM能够建立不同状态之间的转移概率模型，进而根据输入的特征向量判断当前轴承的工作状态。 实验结果显示，该方法在识别轴承故障类型方面的准确率超过了90%，证明了该方法的有效性。这一高识别率意味着，即使在复杂的工况下，也能准确地检测出摇臂轴承的早期故障，从而提前采取维修措施，避免设备的意外停机和生产损失。 这篇文章提出的基于改进EEMD和HMM的故障诊断方法为采煤机摇臂轴承的健康管理提供了有力工具，有助于提升煤矿的运营效率和安全性。通过精确的故障诊断，不仅可以减少因设备故障引起的生产中断，还可以延长轴承的使用寿命，降低维护成本。此外，该方法的普适性也使其有可能应用于其他领域的机械设备故障诊断，如工业自动化、航空航天和交通运输等。