LabVIEW与HHT联合开发：EMD算法在滚动轴承故障诊断中的应用

本文主要探讨了如何结合Hilbert-Huang Transform (HHT) 和 LabVIEW 在噪声与振动控制领域的应用，特别是在滚动轴承故障诊断中的实用技术。2009年8月发表在《噪声与振动控制》杂志上的一篇文章，作者王珍、郭方和江亲瑜针对LabVIEW工具箱中缺乏EMD（Empirical Mode Decomposition）算法的问题，提出了对其进行二次开发的解决方案。 EMD是一种数据分形分析方法，它能够有效地捕捉信号中的非线性、非平稳特性，将其分解为一系列Intrinsic Mode Functions (IMFs)，这些IMFs代表了不同频率成分的固有模式。HHT则是一种时频分析工具，它结合了短时傅立叶变换的优点，并通过希尔伯特变换处理信号，提供了信号的局部平均频率信息，对于复杂信号的分析尤为有效。 在文中，作者首先介绍了在LabVIEW环境下实现EMD算法以及HHT分析方法的具体步骤。由于LabVIEW本身并不内置EMD算法，他们通过对LabVIEW软件进行扩展，使得用户能够在该平台上方便地进行EMD分析，这对于处理滚动轴承等工业设备的复杂振动信号尤为重要。然后，他们提出了一种新的故障诊断策略，即利用EMD的高频IMFs进行共振解调，这种方法相较于传统的共振解调方法，具有显著的优势，如更精确的特征提取能力和对非线性信号的适应性。 共振解调是通过寻找信号中的特定频率响应来识别轴承故障的一种方法，而利用EMD和HHT的组合，可以更好地定位和解析这些频率成分，从而提高了故障识别的准确性和可靠性。文章中通过实际的滚动轴承故障诊断实例，展示了这种方法的有效性和实用性，证明了其在实际工程中的应用价值。 这篇论文为在LabVIEW环境中结合HHT和EMD进行滚动轴承故障诊断提供了一个有效的工具和技术路径，这对于从事振动监测和故障诊断的工程师来说，无疑是一大进步。通过这一技术，可以提高设备维护的效率，减少因故障导致的停机时间，从而优化生产流程并降低成本。