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基于LMD能量熵的滚动轴承故障特征提取
基于LMD能量熵的滚动轴承故障特征提取
摘要：随着工业自动化的发展，滚动轴承在各种机械设备中应用广泛，但是由于工作环境的恶劣以及长时间的运行，滚动轴承存在着故障的风险。为了提高设备的可靠性和避免因故障造成的损失，滚动轴承故障的早期诊断和预测至关重要。本文针对滚动轴承故障特征提取问题，提出了基于局部均值分解（LMD）和能量熵的方法。
引言：滚动轴承是机械设备中常见的核心部件之一，其工作稳定性直接影响到设备的正常运行。当滚动轴承发生故障时，不仅会造成设备停机维修，还会带来不可逆的损坏甚至事故。因此，滚动轴承故障的早期诊断和预测对于提高设备的可靠性和预防事故具有重要意义。
方法：本文采用了局部均值分解（LMD）和能熵特征提取滚动轴承故障信号。LMD是一种自适应信号分解方法，将原始信号分解成一系列的本征模态函数（IMF），其中每个IMF代表不同尺度的振动成分，在滚动轴承故障信号中，不同的故障模式会表现出不同的振动特征。将滚动轴承故障信号的每个IMF的能量计算出来，并计算其能量熵。能量熵可以反映信号的复杂度和不规则性，对于故障信号具有较好的区分能力。根据LMD能量熵的特征值，可以准确提取出滚动轴承的故障特征。
实验：为了验证基于LMD能量熵的特征提取方法的有效性，本文采用了实验数据进行了实验。首先，采集了滚动轴承的振动信号，在不同故障状态下进行了试验。然后，将采集到的信号进行LMD分解，并计算每个IMF的能量和能量熵。最后，通过对比不同故障状态下的特征值，可以发现特征值之间存在明显的差异，从而可以准确提取出滚动轴承的故障特征。
结果和讨论：实验结果表明，基于LMD能量熵的滚动轴承故障特征提取方法在提取滚动轴承故障特征时具有较好的效果。通过计算每个IMF的能量和能量熵，可以准确地判断滚动轴承的故障状态，并且不同故障模式之间的特征值存在明显的差异，对于滚动轴承故障的诊断和预测具有一定的参考价值。
结论：本文提出了一种基于LMD能量熵的滚动轴承故障特征提取方法，该方法能够从滚动轴承振动信号中提取出滚动轴承的故障特征。通过实验验证，这种方法具有较好的效果和可靠性，可以应用于滚动轴承故障的早期诊断和预测。未来的研究可以进一步优化该方法，并结合其他特征提取方法，提高对滚动轴承故障的诊断精度和准确性。
参考文献：
[1]赵阳，李明晖.基于小波包分解的滚动轴承故障特征提取[D].长沙：中南大学，2019.
[2]王兆帆，张长辉，符云鹏.基于LMD和HHT的滚动轴承振动信号特征提取[J].自动化仪表,2018,39(1):43-47.