多通道相关-经验模式分解在滚动轴承故障诊断中的应用

马增强, 谷朝健, 柳晓云

doi:10.13319/j.cnki.sjztddxxbzrb.2017.01.12

石家庄铁道大学学报（自然科学版） ›› 2017, Vol. 30 ›› Issue (01) : 64 -69. DOI: 10.13319/j.cnki.sjztddxxbzrb.2017.01.12

多通道相关-经验模式分解在滚动轴承故障诊断中的应用

马增强, 谷朝健, 柳晓云

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摘要

在处理非平稳振动信号时,经验模式分解(EMD)的应用较为广泛。针对滚动轴承的早期故障信号中含有强烈的背景噪声,诊断效果有时也不够明显的情况,本文提出了多通道相关-经验模式分解方法。首先通过EMD将滚动轴承故障信号分解成若干本征模态函数(IMF)分量;然后对IMF分量进行多相关处理,取相关性最强的IMF分量进行自适应重构;最后通过循环谱分析识别出滚动轴承的故障类型。将该方法应用到滚动轴承的仿真故障数据和实际数据中,分析结果表明,该方法可以更加有效地提取滚动轴承故障特征频率信息,突出故障频率。