EMD与WVD在滚动轴承故障诊断中的优劣对比

本文主要探讨了在滚动轴承故障诊断领域中，基于Empirical Mode Decomposition (EMD)方法和Wigner-Ville分布两种分析技术的比较研究。滚动轴承作为各种机械设备中的关键组件，其性能对设备运行稳定性至关重要。随着非线性信号处理技术的发展，这两种方法被广泛应用于轴承故障的早期检测和故障模式识别。 EMD是一种自适应信号分解技术，它通过分解信号为一系列具有内在周期性和相对平稳性的固有模分量（Intrinsic Mode Functions, IMFs），可以有效捕捉信号中的瞬态特征。在滚动轴承故障诊断中，EMD的优势在于其能够处理带有噪声的信号，并且在提取故障特征时具有较好的鲁棒性。通过对实际故障信号进行实验分析，研究发现EMD能更准确地识别轴承的缺陷，即使在复杂背景噪声下也能提供清晰的故障信号表示。 相比之下，Wigner-Ville分布是另一个用于频域和时域信息同时展示的谱估计方法。它通过将信号的时频特性可视化，有助于分析信号的局部频率和相位变化。然而，Wigner-Ville分布的一个显著缺点是存在严重的交叉项干扰问题。这可能导致故障信号在时频图中被混淆，使得故障定位和识别变得困难。 尽管Wigner-Ville分布提供了直观的时频分析，但在滚动轴承故障诊断的应用中，由于其交叉项干扰的影响，EMD展现出更强的故障检测和特征提取能力。因此，当面临噪声环境和需要精确故障识别的场景时，EMD可能成为更优选的分析手段。本文的研究结果对于优化滚动轴承故障预警系统和提高设备维护效率具有重要的理论和实践价值。