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学兔兔 基于改进EEMD的滚动轴承 故障诊断研究 Faultdiagnosis of rolling elem ent bearing basedon improvedensem bleem pirical modedecom position 岳晓峰，邵海贺 YUEXiao．fenq ，SHAO Hai—he (长春工业大学 机 电工程学院 ，长春 130012) 摘 要 ：滚动轴承的故障信号具有非平稳 性、非线性等特点 ，在经验模态分解过程 中会 出现模式混叠现 象。集合经验模态分解算法 (EEMD)是在原始信号中引入随机高斯白噪声序列，改变信号的 局部时间跨度，可以有效抑制常规经验模态分解过程中产生的模式混叠现象。在研究EEMD原 ???的基础上，引入白噪声的幅值标准差准则来选择EEMD参数，并且对分解得到的所有的固有 模态函数 (IMF)分量通过相关系数法提取有效本征模态分量，再对提取的有效本征模态函数分 量阀值处理后进行重构。通过Hill3ert变换对重构信号进行包络谱分析 ，提取滚动轴承的故障特 征 。轴承故障信号实验结果表明 ，EEMD方法可以有效应用于滚动轴承的故障诊断中。 关键词：集合经验模式分解；模式混叠；包络谱 ；故障诊断 中圈分类号 ：TN911．6；TH165+．3 文献标识码 ：A 文章编号5)09(上)一0080—03 ：134(201 009-01 Doi：10．3969／J．issn．1 009-01 34．201 5．09(1-)．23 0 引言 滚 动轴 承 是机械 行业 中最常 见 的零 件 ，它 的运 行状 象 。 仿 真信 号和 滚 动 轴 承 的故 障 信 号 实 验 结 果表 明 ， 态直接影响到整 台机器的精度、可靠性 以及寿命 。旋转 EEMD方法可 以有效应用于滚动轴承的故障诊断中。 机械 的很多故障都与轴承有关 ，因此开展轴承故障的诊 1 1 EEMD算法原理 断 和研 究有 很重要 的工 程意 义 。 模式混叠的产生与EMD分解过程中选择 的极值点 滚动轴承一般产 生磨损 、疲劳 、腐蚀 以及胶合失 有极大关系，使得一个IMF分量中出现尺度差异大的信 效等损伤，当滚动体通过某一损伤点时出现反复冲击 ，