EMD与切片双谱结合的轴承故障诊断新方法

"基于EMD与切片双谱的轴承故障诊断方法 (2010年)，作者：张琳、黄敏，发表于《北京航空航天大学学报》2010年第3期，该研究结合经验模态分解(EMD)与切片双谱分析，提出了一种新的轴承故障诊断技术。" 在机械工程领域，轴承故障诊断是至关重要的，因为它直接影响设备的可靠性和安全性。此研究针对这一问题，引入了一种创新的方法，结合了经验模态分解（EMD）与切片双谱分析。EMD是一种自适应的时间序列分析方法，它能将复杂信号分解为一系列内在模态函数（IMFs），这些函数代表了信号的不同时间尺度成分。 首先，原始的轴承振动信号通过EMD被分解为多个IMF分量。每个IMF分量对应着信号的不同频率特性，这有助于识别故障的特定模式。接着，研究者提取了这些IMF分量的包络，这是因为故障特征往往体现在信号的包络上，而非原始信号本身。 然后，利用切片双谱分析来处理IMF分量的包络。切片双谱是一种用于分析非线性系统的工具，它能够揭示信号中的二次相位耦合现象，这是许多机械故障特有的非线性特征。通过对角切片双谱的计算，可以有效地提取出由于这种二次相位耦合产生的故障特征频率，从而增强诊断的准确性。 研究表明，这种方法相比传统的基于EMD的包络功率谱方法，更能抑制噪声干扰，提高了诊断的信噪比。同时，它在计算复杂度上比传统的高阶谱方法更低，这意味着更快的处理速度和更高的实时性。 通过模拟信号的分析，该方法的有效性得到了验证。此外，论文还提供了6205-2RS JEM SKF轴承的诊断实例，进一步证明了该方法在实际应用中的可行性。关键词包括：故障诊断、轴承、EMD和切片双谱。 这项工作为轴承故障诊断提供了一个新颖且高效的工具，对于提高机械设备的维护效率和预防性维修具有重要意义。通过EMD与切片双谱的结合，不仅可以更准确地识别故障特征，还能减少计算负担，适用于实时监测和诊断系统。