LMD算法提升滚动轴承故障综合诊断效率：特征频率提取与故障识别

本文主要探讨了局部均值分解（LMD）在滚动轴承故障综合诊断中的应用。LMD是一种建立在经验模态分解（EMD）基础上的自适应时频分析方法，相较于EMD，它具有更好的适应性和准确性，特别适用于处理多分量调幅调频信号，这在实际故障诊断中具有显著优势。作者首先对原始的LMD算法进行了优化，旨在提升其计算效率，使其能够在复杂信号处理任务中更快地运行。 通过仿真信号的研究，文章验证了改进后的LMD算法对于识别和提取滚动轴承故障信号中的关键特征频率的能力。滚动轴承常见的故障类型包括外圈点蚀、内圈点蚀和滚动体点蚀，这些故障会引入特定的频率成分，而LMD方法能够有效地分离并定位这些特征频率，从而帮助工程师进行精确的故障类型判断。 针对轴承故障信号中可能存在的背景噪声干扰，文章强调了LMD在处理这类问题时的优势，即它能够有效抑制噪声，突出故障特征。作者提出的滚动轴承故障综合诊断策略，结合了LMD的特性和轴承故障信号的特性，为实际工业环境中滚动轴承的健康监测提供了有效的解决方案。 这篇论文通过理论分析和实证研究，展示了局部均值分解在滚动轴承故障综合诊断中的实用价值和有效性，这对于提高设备维护效率，防止突发故障，以及确保设备长期稳定运行具有重要意义。未来的研究方向可能进一步探索如何将LMD与其他先进的数据分析技术结合，以实现更精确和实时的故障预警系统。