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基于随机共振与CEEMD的滚动轴承微弱故障诊断
基于随机共振与CEEMD的滚动轴承微弱故障诊断
摘要：
随着工业设备的迅速发展，轴承作为工程机械中的关键部件之一，其状态监测与故障诊断变得越来越重要。然而，由于工作环境的复杂性、轴承机械特性的非线性以及故障特征微弱等因素，轴承故障的准确、可靠诊断一直是一个具有挑战性的任务。本文基于随机共振与经验模态分解方法（CEEMD），提出了一种滚动轴承微弱故障诊断方法。
引言：
轴承是运输机械和旋转机械中最常见的部件之一，它们在各个工业领域中扮演着至关重要的角色。轴承的故障可能导致机械设备的停机和生产线的停产，给企业带来巨大的经济损失。因此，实时监测和快速准确地检测轴承的健康状况对于确保生产的可靠性和经济性至关重要。
方法：
本文提出的滚动轴承微弱故障诊断方法结合了随机共振和经验模态分解方法（CEEMD）。首先，通过振动传感器采集轴承的振动信号，并对信号进行预处理。然后，利用随机共振方法检测轴承振动信号中的微弱共振特征。随机共振方法通过构造一种增强共振特征的机制来提高信号的信噪比，使得微弱故障特征得以突出。接下来，采用CEEMD方法对振动信号进行经验模态分解，将信号分解为多个固有模态函数（IMFs）。最后，通过对IMFs进行能量特征提取和特征融合，建立轴承微弱故障的识别模型。
结果：
为了验证所提出的方法的有效性，我们通过实验在一台旋转机械上进行了轴承微弱故障诊断。实验结果表明，所提出的方法可以有效地提取微弱故障特征并实现滚动轴承微弱故障的准确诊断。相比传统方法，该方法具有更高的故障诊断精度和更好的鲁棒性。
讨论：
本文所提出的滚动轴承微弱故障诊断方法在实际工程中具有重要意义。该方法结合了随机共振和CEEMD方法，在提高信噪比的同时，能够对轴承振动信号进行有效的分解和特征提取。然而，在实际应用中，考虑到工作环境的复杂性和多变性，还需要进一步研究和改进。
结论：
本文提出了一种基于随机共振和CEEMD的滚动轴承微弱故障诊断方法。实验结果表明，该方法能够有效地实现滚动轴承微弱故障的准确诊断。未来的研究可以进一步扩大样本量，提高故障诊断的鲁棒性，并在实际工程中应用该方法，以提高机械设备的可靠性和安全性。
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