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2005年8月 中国工程科学 Aug.2005
第7卷第8期 EngineeringScience Vol.7No.8
学术 论 文
基于经验模式分解的旋转机械振动信号降噪处理
杨建文，贾民平，许飞云，胡建中
(东南大学设备监控与故障诊断研究所，南京 210096)
摘〔要」 分析了经验模式分解的滤波性能;针对旋转机械振动信号信噪比低及非平稳特性，应用经验模式分
解对振动信号进行降噪处理，突出了有用振动信号，为旋转机械在线监测和故障诊断提供了有效的依据;仿真
实验及真实数据分析表明，经验模式分解在振动信号降噪处理中是有效的，为振动信号分析提供了新的方法。
关〔键词」 故障诊断;经验模式分解;旋转机械;滤波
中〔图分类号]TH165;TN911.7 [文献标识码]A 文〔章编号]1009-1742(2005)08-0066-04
1 前言 2 基本理论及滤波性能分析
通过旋转机械振动信号分析，可以有效地识别 2.1 经验模式分解 (EMD)基本理论
机器的运转状况，判别机器的故障类型及损坏程 经验模式分解认为信号是由不同的波动成分和
度川。然而，由于旋转机械结构复杂，并且发生 一个趋势组成的，仿照Fourier级数分解的形式，
故障以后振动信号呈现非平稳特性[[2l，给通过信 可以表示如下:
号处理精确地识别机器故障带来了困难。 e丁二(!，!十‘: (1)
x(:)=万a;(:)
常用的提高信噪比的方法有滤波、同步平均
等。由于非平稳信号在频域表现为包含高阶谐波成 式中x(t)为原信号，:为趋势项，a,(t),w,(t)分
分，因此使用传统的频域滤波方法将造成严重的信 别为时变幅值和时变频率。从式 (1)可以看出，
号失真[[3)。同时因为振动信号的复杂性，使用同 经验模式分解延伸了Fourier级数的概念，基函数
步平均方法也难以奏效[’]。文献5〔]提出了使用小 不再是正弦或余弦信号，而被调幅、调频信号所取
波分解的方法剔除信号中的干扰成分。但是，小波 代。从这个意义上讲，Fourier级数可以视为经验
模式分解的一个特例。
分解是非自适应的，重组后的信号将扭曲振动系统
基于以上原因，经验模式分解后的每一项 (除
真实的物理意义。
了趋势)都被规定为一个本征模式函数 (intrinsic
经验模式分解 (empiricalmodedecomposition,
modefunction,IMF),IMF应满足以下条件:
EMD)是一种较新的信号变换理论，具有自适应
1)在整个数据序列内，过零点和极值点的数
的特性，分解出的信号能够很好地反映系统的特
目最多相差 1;
征。笔者将经验模式分解引入机械振动信号的滤波
2)在该分量的任意点，局部均值为零。
处理中，试图提高信号的信噪比，突出有效信号，
由以上两点可以看出，IMF是一个与时间轴
以达到增强诊断可靠性的目的。
对称的波动信号。经验模式分解的过程如下:
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