EMD与峭度结合的Hilbert解调：提升滚动轴承故障诊断精度

本文探讨了在滚动轴承故障诊断中基于经验模式分解（Empirical Mode Decomposition, EMD）和峭度（Kurtosis）的Hilbert包络解调技术的应用。传统的快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform, FFT）在处理非线性和非平稳的滚动轴承振动信号时，往往难以有效地提取故障特征频率，这限制了故障诊断的准确性。作者提出了一种创新的方法，通过以下步骤来解决这一问题： 1. 首先，对滚动轴承的振动信号进行经验模式分解，这是一种数据自适应的信号分解技术，将复杂信号分解成多个固有模态函数（Intrinsic Mode Functions, IMF），每个IMF代表信号的不同频率成分和局部特性。 2. 接着，计算得到的各阶IMF的峭度值，峭度是衡量数据分布形态的一种统计量，它可以捕捉信号的尖峰或突变，对于捕捉轴承故障中的异常频率成分尤其有效。选择峭度值较高的IMF，这些部分通常包含更多的故障特征信息。 3. 将选出的IMF分量重构信号，然后对其进行Hilbert包络解调分析。Hilbert变换可以提供信号的瞬时幅度信息，包络解调则可以进一步揭示信号的周期性成分，如故障频率。 4. 通过这种方法，作者成功地分析了仿真模拟信号和实际内圈故障滚动轴承的振动信号，清晰地识别出了故障特征频率。研究结果证实，结合EMD、峭度系数和Hilbert包络解调的诊断方法显著提高了故障特征频率的提取效率和准确性，为滚动轴承的早期检测和故障诊断提供了有力工具。 本文提出的基于EMD和峭度的Hilbert包络解调技术为滚动轴承故障诊断提供了一种更为有效和精确的方法，它克服了传统FFT在处理此类信号时的局限性，有助于提高工业设备的健康管理和维护水平。这种结合了信号处理理论与实际应用的研究对于提升机械设备故障诊断的科学性和实用性具有重要意义。