基于HMM-EMD的滚动轴承故障诊断方法.pdfVIP

学兔兔 量曼 ! =三Z鱼 轴承 2012年5期 CN41—1148／TH Bearing2012，No．5 基于 HMM—EMD的滚动轴承 故障诊断方法 曹端超，康建设 ，张星辉 (军械工 程学院 ，石家庄 050003) 摘 要 ：针对滚动轴 承早期微 弱冲击性故障信号特征 难以提取及诊 断 的问题 ，提出 了一种 基于 HMM—EMD的滚 动轴承故障诊断新方法 。该方法 首先 对滚动轴承故 障振 动信 号进 行经验模态分解 ，将其分解为多个 IMF之和 ， 其次 对分解 后的信号进行能量特征提 取 ，得到相 应的故障特征 ，再对故障特征进行归一化 处理得 到故障能 量特 征 向量 ，最后通过建立 HMM进行 故障诊断 。 关键词 ：滚动轴承 ；故障诊断 ；EMD；HMM 中图分类号 ：TH133．33；TN911．7 文献标志码 ：A 文章 编号 ：1000—3762(2012)05—0051—03 目前 ，隐马尔 可夫模 型 (HiddenMarkov Mod 法可以实现多分辨率的分解卜 。 el，HMM)在故障诊断研究 中成为热点。而 以往应 在信号分析过程 中，时间尺度和随时 间尺度 用 HMM对故障进行模式识别 、诊断¨ J，其信号 分布的能量是信号的两个主要参数。当机械系统 的降噪、分解往往使用小波分析。小波分析有其 固 发生故障时 ，其振动信号 与正常系统 的振动信 号 有缺陷，局限性体现在以下 4个方面 ：(1)小波基难 相 比，相同频带 内信号的能量会有较大的差别 ，故 以选择；(2)固定的基函数 ；(3)恒定 的多分 辨率； 障振动信号的能量在某 些频带 内会减少 ，而在另 (4)信号需平稳 ，未脱离 Fourier分析的局限陛。 外一些频带 内会增加 。因此 ，在信号各个频率成 而经验模态分散 Mode Decomposi- (Empirical 分的能量中包 含着 丰富的故 障信息 ，某种或几种 tion，EMD)则可 以弥补小波分析 的这种缺陷。其 频率成分能量 的改变代表 了一种故 障。因此 ，选 优越性表现在以下几个方面 ：(1)基函数可 以自动 取 IMF的特征能量 向量作 为 HMM分类器输 入的 产生。EMD方法在整个 “筛分 ”过程 中是直接 和 特征向量。提出了基于 EMD和 HMM的滚动轴承 自适应 的，不像小波分解那样需要 预先选择基 函 故障诊断新方法 。 数 。在 EMD分解过程中，基函数直接从信号本身 1 HMM —EMD的 滚 动 轴 承 故 障诊 产生 ，不同的信号会产生不同的基 函数 ，因此 EMD