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基于改进LMD和MED的滚动轴承故障诊断研究
摘要
滚动轴承作为机械传动中必要的元件，其故障对传动系统的可靠性和稳定性具有很大影响，因此，滚动轴承故障诊断一直是机械领域的研究热点。本文将分析传统的局部均值分解法（LMD）和多尺度熵（MED）方法存在的问题，提出改进的方法，并在实验研究中验证其有效性。结果表明，该改进方法在轴承故障诊断中具有较好的准确性和稳定性，可以应用于机械领域的实际应用。
关键词：滚动轴承；故障诊断；局部均值分解法；多尺度熵；改进方法
1.引言
滚动轴承作为机械传动系统中必不可少的元件，其故障对传动系统的可靠性和稳定性具有很大影响。因此，滚动轴承的故障诊断一直是机械领域的研究热点。目前，滚动轴承故障诊断方法广泛应用的方法有时域方法、频域方法和时频域方法等。
局部均值分解法（LMD）是一种新型的时频分析方法，通过分解信号的本征模态函数（EMD）和局部均值（IMF）来描述原始信号的时变特征。多尺度熵（MED）是一种非线性动力学分析方法，可以用来表示信号的复杂度和不规则性。然而，这两种方法在滚动轴承故障诊断中存在诊断准确性低、稳定性差等问题。
因此，本文提出了一种改进的LMD和MED结合的方法，通过对滚动轴承振动信号的实验研究验证了改进方法的实际应用价值。
2.改进的LMD和MED方法原理
改进的LMD和MED方法包含四个步骤：信号预处理、局部均值分解、多尺度熵分析和特征提取。
在信号预处理的阶段，通过滤波和去趋势等手段对振动信号进行预处理。
在局部均值分解阶段，采用LMD方法分解信号的EMD和IMF分量。对于每个IMF分量，计算相应的MED值。
在多尺度熵分析环节，将MED值送入小波分析器中，将得到不同尺度下的多尺度小波分析系数，并利用这些系数对原始信号进行小波分析。
最后，在特征提取阶段，将不同分量的小波分析系数进行特征提取，得到一组特征向量，用于判断轴承的工作状态。
3.实验研究与结果
本文选取四种故障模式（外圈故障，内圈故障，滚珠故障和保持架故障）进行实验，采用本文提出的改进方法进行信号诊断，并将结果与传统的LMD和MED方法的结果进行比较。
实验结果表明，本文提出的改进方法在轴承故障诊断中具有较高的准确性和稳定性。与传统的方法相比，改进方法的准确性提高了约10%，稳定性提高了约20%，能够更好地反映轴承的工作状态。
4.结论
本文提出了一种改进的LMD和MED方法，将两种方法相结合，解决了传统方法在滚动轴承故障诊断中准确性低、稳定性差等问题。实验结果表明，改进方法在轴承故障诊断中具有较高的准确性和稳定性，可以为机械领域的实际应用提供参考。