基于经验模态分解的旋转机械故障诊断

"这篇论文探讨了一种基于经验模态分解（Empirical Mode Decomposition, EMD）的旋转机械健康诊断技术，特别是针对滚动轴承故障的分析。通过EMD方法，振动信号被分解成多个内在模态函数（Intrinsic Mode Functions, IMFs），每个IMF对应振动信号中的特定频率成分。为了从振动信号中提取出故障引起的特征，研究了能量度量和相关性度量两种标准，以确定最具代表性的IMF。所选IMF的包络谱被用作检测轴承内部结构缺陷存在及其具体位置的指标。论文介绍了该技术的理论基础，并通过实验验证了其性能。" 故障分析在IT领域，尤其是在工业自动化和设备健康管理中扮演着至关重要的角色。滚动轴承作为机械设备的关键部件，其故障可能导致整个系统的停机，造成巨大的经济损失。因此，对滚动轴承进行有效的故障诊断至关重要。 希尔伯特变换是一种数学工具，常用于信号处理，能将时域信号转换为其瞬时频率和幅度，这对于分析非稳态和非线性信号非常有用。在本论文中，作者引入了经验模态分解，这是一种自适应信号分解方法，它能将复杂信号分解为一系列简单的、具有局部特性的IMFs。每个IMF代表信号的一个不同频率成分，这使得识别和分离故障特征成为可能。 为了从众多IMF中选择最能反映故障信息的那一部分，论文提出了使用能量度量和相关性度量。能量度量可以帮助识别哪个IMF包含最多的故障相关信息，而相关性度量则可以评估各个IMF与原始信号之间的关系，从而进一步确认哪个IMF更适合作为特征提取的基础。 接下来，通过计算选定IMF的包络谱，可以揭示滚动轴承中缺陷的迹象。包络谱分析能够揭示信号的瞬时频率变化，这对于识别轴承的特定故障模式（如滚珠磨损、内环或外环裂纹等）非常有效。 论文的理论部分详细阐述了EMD方法的基本原理和步骤，以及如何利用这些理论来构建故障诊断系统。实验部分则通过实际的振动信号分析，验证了该方法在检测和定位滚动轴承故障方面的准确性和可靠性。 这篇论文提供了一种创新的故障分析方法，结合了希尔伯特变换和经验模态分解，为旋转机械的健康监测提供了强大的工具，对于预防性维护和减少设备故障停机时间具有重要意义。在IT行业中，这样的技术可以被集成到物联网(IoT)设备监控系统，实时分析设备状态，提前预警潜在问题，确保设备高效、安全运行。