基于小波包和CEEMD的轴承故障特征提取方法

"轴承早期故障特征提取方法研究" 在本文中，研究人员针对滚动轴承早期故障的检测问题，提出了一种创新的特征提取技术，该技术结合了小波包分解和互补集合经验模态分解（CEEMD）。由于滚动轴承在工作过程中产生的早期故障信号往往容易被背景噪声掩盖，导致故障特征不易识别，因此，开发有效的故障诊断方法显得至关重要。 首先，通过Matlab软件对轴承的振动信号进行快速谱峭度分析（Fast Kurtogram）。谱峭度分析是一种用于识别非高斯信号的方法，它可以用来确定带通滤波器的中心频率和带宽，从而过滤掉大部分背景噪声，使故障特征更加突出。设计合适的带通滤波器后，对滤波后的信号进行小波包分解。小波包分解能够根据不同频率成分的特点，对信号进行多尺度分析，增强故障冲击信号。 接着，对小波包分解后的信号应用CEEMD分解。CEEMD是经验模态分解（EMD）的一种改进版本，它能有效解决EMD存在的模态混叠和无效分量问题。CEEMD通过对信号进行多次迭代，将信号分解为一系列本征模态函数（IMF）分量。通过峭度和相关系数的计算，可以筛选出与故障相关的有效IMF分量。 然后，利用这些有效IMF分量重构小波包信号，并对重构的小波包信号进行包络谱分析。包络谱分析能够揭示信号的瞬时频率变化，这对于识别轴承的故障特征频率尤其有用。通过这种方式，可以准确地提取出与轴承早期故障相关的特征频率。 实验结果显示，与传统的包络解调算法相比，该方法能够更有效地抑制背景噪声，突显故障特征分量，提高了故障诊断的准确性和可靠性。这表明，所提出的基于小波包和CEEMD的特征提取方法在滚动轴承早期故障诊断领域具有显著的优势和应用潜力。 这项研究为滚动轴承的故障诊断提供了新的思路，通过结合不同的信号处理技术，能够有效提取早期故障的特征，这对于预防性维护和设备健康管理具有重要意义。未来的研究可能进一步优化这种特征提取方法，以适应更复杂工况下的故障检测需求。