滚动轴承故障诊断：EMD与同态滤波解调技术

"EMD与同态滤波解调在滚动轴承故障诊断中的应用" 本文主要探讨了在滚动轴承故障诊断领域中，一种创新的方法——结合经验模态分解（Empirical Mode Decomposition, EMD）与同态滤波解调（Homomorphic Filtering Demodulation）的应用。滚动轴承作为机械设备的关键部件，其故障往往会导致严重的设备失效，因此快速准确的故障诊断至关重要。EMD是一种自适应的数据分析方法，能够将复杂非线性的振动信号分解为多个固有模态函数（Intrinsic Mode Functions, IMFs），这些IMF分别反映了信号的不同时间尺度或频率成分。 在滚动轴承故障诊断中，EMD首先被用来分解故障信号，每个IMF代表了信号的局部特征。通过分析这些IMFs，可以识别出与故障相关的特定频率成分。在本文中，作者特别关注了轴承内圈的磨损故障，他们选择了具有故障特征的IMFs进行同态滤波解调。同态滤波是一种有效的信号处理技术，能够消除噪声并突出信号的频率成分，尤其适用于含有调制效应的信号。 同态滤波解调通过对信号进行滤波和解调，可以精确提取轴承内圈故障的特征频率，从而帮助诊断出严重的磨损问题。为了进一步证明同态滤波解调方法的优越性，作者将其与另一种常见的故障诊断方法——希尔伯特包络（Hilbert Envelope）进行了对比分析。结果显示，同态滤波解调在提取故障特征频率和提高诊断准确性方面表现更优。 滚动轴承故障诊断的研究对于工业生产和设备维护具有重要意义。EMD与同态滤波解调的结合不仅提高了诊断效率，还降低了误诊的可能性。这一方法的实际应用和仿真结果验证了其在故障检测领域的有效性，为滚动轴承故障诊断提供了新的思路和技术手段。 关键词：故障诊断；经验模态分解；希尔伯特包络；同态滤波解调 中图分类号：TP242．2 文献标识码：A 文章编号：1673-9787(2014)05-0611-05 这项工作展示了在实际工程问题中，通过融合不同的信号处理技术，可以显著提升故障诊断的精度和效率，为后续的设备维护和健康管理提供了理论支持。