EMD降噪与小波变换提升轴承故障诊断效率

本文档探讨了"EMD降噪与小波变换在轴承故障诊断中的应用"这一主题，发表于2013年的装甲兵工程学院学报，卷27，第3期。作者黄梦、王传菲、李慧梅和姚炽伟针对在实际轴承故障诊断过程中，由于噪声对小波变换分析造成的干扰问题，提出了一种创新的方法。他们利用经验模态分解(EMD)技术的自适应性和选择性，首先对信号进行分解，将原始信号分割成一系列固有模态函数，这些函数反映了信号的内在结构。 在EMD分解过程中，作者特别关注峭度值和贡献率，优先选择那些能够最好地反映信号特征的固有模态函数。接着，通过计算这些重构信号的自相关函数，进一步分析信号的时域特性。然后，对这些信号进行小波变换，这样可以获取到分解后细节信号的级联谱，有助于区分噪声和故障信号的不同频段。 最核心的部分是，作者对分解后的最佳成分进行Hilbert解调，这是一种用于提取信号瞬时频率的技术，对于判断轴承故障的周期性特征尤其重要。这种方法成功地解决了噪声对弱故障信号的掩盖问题，显著提高了小波变换在故障诊断中的精度和效率。 通过轴承滚动体点蚀故障的试验验证，这种方法能够有效地提取出滚动体故障的特征，相较于传统的包络解调技术，其性能更为优越。研究结果表明，该综合处理法不仅提升了故障识别的可靠性，还提高了诊断的实时性和准确性。 关键词包括：故障诊断、经验模态分解（EMD）、自相关函数、小波变换。该研究的学术价值在于提供了一种实用的噪声抑制策略，对于提高机械工程领域尤其是轴承故障检测领域的故障诊断技术具有重要的参考意义。