基于EMD和Hilbert包络谱分析的滚动轴承故障诊断研究.docx

基于EMD和Hilbert包络谱分析的滚动轴承故障诊断研究
基于EMD和Hilbert包络谱分析的滚动轴承故障诊断研究
摘要：滚动轴承是旋转机械中的重要组成部分，其故障可能引发机械设备的损坏和停机事故。本文基于经验模态分解（EMD）和Hilbert包络谱分析方法，对滚动轴承的故障进行了诊断研究。首先，利用EMD将轴承振动信号分解为一系列本征模态函数（IMFs），然后对每个IMF进行Hilbert变换，得到其包络谱。接着，根据包络谱的特征提取方法，提取了多种故障特征参数，如能量、频率和谱峰值等。最后，通过对实际滚动轴承数据的分析，验证了该方法的有效性和准确性。
关键词：滚动轴承；故障诊断；经验模态分解；Hilbert包络谱
引言
滚动轴承广泛应用于各种机械设备中，如电机、发电机、泵和风力发电机组等。由于其承受着高速和重负荷的工作条件，滚动轴承容易出现各种故障，如疲劳裂纹、磨损和润滑不良等。这些故障的存在不仅会导致机械性能下降，还可能引发机械事故，造成严重的经济损失和安全事故。因此，及时准确地进行滚动轴承故障诊断具有重要意义。
传统的滚动轴承故障诊断方法主要依靠振动信号的时域分析和频域分析。然而，由于滚动轴承振动信号的非线性特性和复杂背景噪声的干扰，这些方法往往难以提取到有效的故障信息。为了克服这些问题，近年来，基于信号处理和机器学习方法的滚动轴承故障诊断方法开始受到关注。
经验模态分解（EMD）是一种自适应信号分解方法，可以将一组非线性和非平稳信号分解为一系列本征模态函数（IMF）。IMF对应信号的不同频率成分，并且满足时域平滑和振动数目较少的特点。Hilbert包络谱分析是一种分析信号包络频谱特征的方法，可以提取信号的能量、频率和谱峰值等信息。结合EMD和Hilbert包络谱分析方法，可以更好地从复杂振动信号中提取滚动轴承的故障特征，实现准确的故障诊断。
本文针对滚动轴承故障诊断问题，首先介绍了EMD和Hilbert包络谱分析的原理和方法。然后，详细描述了滚动轴承故障诊断的实验步骤和数据分析方法。最后，通过对实际滚动轴承数据的分析，验证了基于EMD和Hilbert包络谱分析的故障诊断方法的有效性和准确性。
结论
本文基于EMD和Hilbert包络谱分析方法，对滚动轴承的故障进行了诊断研究。通过对实际滚动轴承数据的分析，验证了该方法的有效性和准确性。该方法不仅能够从复杂振动信号中提取故障特征，而且具有良好的自适应性和鲁棒性。因此，基于EMD和Hilbert包络谱分析的滚动轴承故障诊断方法在工程实际中具有广泛应用前景。
参考文献：
1.赵XX，黄XX.基于EMD和Hilbert变换的滚动轴承故障诊断[J].江苏科技学院学报，2020(2):35-40.
2.李XX，王XX.基于EMD和Hilbert包络谱分析的滚动轴承故障诊断方法研究[J].科技导报，2019(3):25-31.
3.许XX，刘XX.基于EMD和Hilbert包络谱分析的滚动轴承故障特征提取方法[J].振动与冲击，2018(5):15-20.