小波包与LMD结合提升滚动轴承故障诊断抗噪能力

本文档探讨了一种结合小波包降噪和局部均值分解（LMD）的滚动轴承故障诊断方法，发表于2012年的《振动与冲击》期刊第31卷第18期。小波包降噪作为一种有效的信号处理技术，能够有效地减少信号中的噪声成分，提高信号质量，尤其在时频分析中具有重要作用。LMD是一种自适应时频分析方法，它通过将信号分解成不同的分量来捕捉信号的局部特性，对于识别滚动轴承的复杂振动模式非常适用。 在传统的LMD应用于滚动轴承故障诊断中时，遇到的主要问题是其对噪声的敏感性。为了克服这一问题，作者提出了一个创新性的策略。首先，他们利用小波包分解对原始信号进行去噪处理，通过选择适当的滤波器和阈值，可以有效地分离出信号中的噪声部分，从而减少噪声对故障特征提取的干扰。接着，对去噪后的信号进行LMD分解，得到高频细节分量（HF）和低频趋势分量（LF），特别是低频部分的故障相关分量（PF）。 作者进一步采用相关系数作为判断标准，比较分解前后信号的相似性，剔除可能被噪声污染的低频PF分量，确保诊断结果的准确性。然后，选取经过筛选的有用PF集进行功率谱分析，这是故障诊断中的关键步骤，因为它能揭示故障频率成分，有助于区分正常运行和故障状态。 实验部分包括了对仿真数据和真实滚动轴承数据的故障诊断，结果显示，这种结合小波包降噪与LMD的方法显著提高了滚动轴承故障诊断的鲁棒性和准确性，能够有效抑制噪声干扰，提取出更精确的故障特征。因此，这种方法为滚动轴承的早期故障检测和维护提供了有力的技术支持，证明了在实际工程应用中的有效性。 这篇论文不仅介绍了小波包降噪技术在滚动轴承故障诊断中的优势，还展示了如何将其与LMD相结合以提高诊断性能，这对于提高机械系统健康监测系统的性能和可靠性具有重要意义。通过这种方式，工程师们可以更好地理解和预测设备的工作状态，提前采取预防措施，降低故障风险。