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基于LMD和MSEE的滚动轴承复合故障特征提取方法
基于LMD和MSEE的滚动轴承复合故障特征提取方法
摘要：近年来，滚动轴承故障诊断及预测一直是机械工程领域的研究热点。本文提出了一种基于局部平均分解（LMD）和多尺度熵能熵（MSEE）的滚动轴承复合故障特征提取方法。该方法能够高效地从滚动轴承振动信号中提取特征，有效识别并定位出不同类型的故障。实验结果表明，该方法具有较高的准确性和鲁棒性，能够显著提高滚动轴承故障诊断的效率和准确度。
关键词：滚动轴承；故障诊断；特征提取；局部平均分解；多尺度熵能熵
1.引言
滚动轴承是机械设备中常见的关键组件之一，在工业生产中承担着传递力量、传递运动以及支撑机械设备的重要任务。由于长期运行和严苛工作环境的影响，滚动轴承容易发生故障，导致机械设备性能下降甚至停机。因此，滚动轴承的故障诊断和预测一直是机械工程领域的研究热点。
2.相关工作
在滚动轴承故障诊断领域，已经提出了许多特征提取方法。传统的特征提取方法包括峰值、波形因子、脉冲指数等。然而，这些方法往往只能提取出滚动轴承振动信号的局部特征，对于复杂的非线性振动信号效果有限。
3.方法介绍
本文提出了一种基于局部平均分解（LMD）和多尺度熵能熵（MSEE）的滚动轴承复合故障特征提取方法。该方法首先使用LMD对滚动轴承振动信号进行分解，将信号分解为不同尺度的本征模态函数（IMF）。然后，利用MSEE方法计算每个IMF的多尺度熵能熵。最后，将多尺度熵能熵作为特征向量，输入支持向量机（SVM）进行分类和识别。
4.实验与结果分析
为了验证该方法的有效性，我们在实验平台上进行了一系列滚动轴承故障诊断实验。实验中采集了正常运行、内圈故障和外圈故障三种状态下的滚动轴承振动信号。将采集到的信号进行滤波处理，然后输入到LMD和MSEE方法进行特征提取和分类。
实验结果表明，该方法能够有效提取滚动轴承振动信号的复合故障特征，实现对不同类型故障的准确诊断和定位。与传统方法相比，该方法具有更高的准确性和鲁棒性。此外，该方法的计算速度较快，适用于实时故障诊断和预测。
5.结论
本文提出了一种基于LMD和MSEE的滚动轴承复合故障特征提取方法。实验证明，该方法可以高效地提取特征，并能够准确地诊断和定位滚动轴承的故障。未来的研究可以进一步优化该方法，提高其适用性和性能，并探索更多的故障特征提取方法，提升滚动轴承故障诊断和预测的准确度和可靠性。
参考文献：
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