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基于小波改进阈值去噪与EMD的滚动轴承故障诊断研究
一、引言
滚动轴承是机械设备中最为常见的传动部件之一，其负责将旋转的轴件与静止的机身分离，以达到减小摩擦损耗、传动力矩、减少震动与噪声等作用。由于工况恶劣、工作环境脏乱差等原因，滚动轴承的故障率较高，常常会出现滚珠脱落、内外圈损伤、接触疲劳等故障。因此，针对滚动轴承的故障诊断一直是机械维修和保养的重要方向之一。
现有的滚动轴承故障诊断方法主要包括频域分析、时域分析、能量分析、统计分析等。其中，频域分析是应用最为广泛和成熟的一种方法。但是，由于该方法仅通过频谱分析来判断轴承故障类型，且容易受到噪声的影响，因此其准确性受到一定程度的限制。因此，如何提高轴承故障诊断的准确性和可靠性，一直是诸多学者和研究者们持续关注和研究的问题。
二、小波阈值去噪
小波阈值去噪是一种经典的信号处理方法，其核心思想是将噪声信号的小波系数与信号系数分开，通过设置适当的阈值来抑制或剔除小波系数中的噪声，从而实现信号的去噪处理。在许多应用中，小波阈值去噪已被广泛使用，特别是在滚动轴承故障诊断领域中，许多学者和实践者都已应用并取得了一定的成效。
小波阈值去噪的基本步骤是将原始信号首先分解为多个具有不同频率和幅度特征的子信号，然后根据设置的阈值将每个子信号的小波系数进行抑制或剔除，最后再将处理后的各个子信号进行重构得到去噪后的信号。
三、EMD分解
工程维修和保养过程中，频域分析和小波阈值去噪都存在一定的缺陷，例如频域分析无法考虑信号的时域特征，且容易受到噪声干扰；小波阈值去噪则具有过度平滑和失真处理的问题。因此，为了更好地诊断滚动轴承故障，一些学者和研究者引入了经验模态分解（EMD）技术。
EMD技术是由黄庭坚等人提出的一种基于自适应信号处理的分解方法，其核心思想是将复杂信号分解为若干个固有振动模态（IMF）和剩余项，以便更好地分析和诊断信号在不同频率范围内的能量分布和动态演化。
四、综合应用
综合应用小波阈值去噪和EMD分解技术，可以构建出一种基于小波改进阈值去噪与EMD的滚动轴承故障诊断方法。具体实现步骤如下：
（1）将原始轴承振动信号进行小波分解，得到多个子信号，并对每个子信号进行小波阈值去噪处理，得到处理后的子信号。
（2）将处理后的子信号进行EMD分解，得到若干个IMF和剩余项，对每个IMF进行能量分析和频谱分析，选取一定频率范围内的特征分量，对结果进行统计和分析。
（3）对得到的结果进行比较和综合分析，得出轴承的故障类型和程度，并给出相应的维修建议和保养指导。
五、结论
基于小波改进阈值去噪与EMD的滚动轴承故障诊断方法具有较高的准确性和可靠性，能够较好地分析并诊断滚动轴承的故障类型和程度，有助于提高机械设备的运行效率和服务寿命。然而，该方法仍存在一些问题和局限性，如对处理参数的依赖性、分解过程中的能量互相影响等，需要在后续的研究中进行进一步的优化和改进。