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基于ENEMD与Teager能量算子的轴承早期微弱故障特征提取研究
标题：基于ENEMD与Teager能量算子的轴承早期微弱故障特征提取研究
摘要：随着工业自动化的不断发展，机械设备在生产中扮演着重要的角色。然而，轴承作为机械设备中的关键部件，容易受到磨损和故障的影响。因此，早期微弱故障的检测和诊断对于确保机械设备的正常运行和提高生产效率至关重要。本文针对轴承早期微弱故障特征提取开展研究，提出了基于EnsembleEmpiricalModeDecomposition（ENEMD）与Teager能量算子的方法，该方法能够有效地提取轴承信号中的微弱故障特征。
关键词：轴承故障、微弱特征、EnsembleEmpiricalModeDecomposition、Teager能量算子
1.引言
轴承在机械设备中具有重要的作用，承受着机械设备的负载和振动。然而，由于长时间工作和不可避免的负荷，轴承容易受到磨损和故障的影响。早期微弱故障的检测和诊断可以避免不必要的停机和维修延迟，从而提高生产效率和设备可靠性。
2.轴承故障特征提取方法介绍
2.1EnsembleEmpiricalModeDecomposition
EnsembleEmpiricalModeDecomposition（ENEMD）是一种信号处理方法，能够将非平稳信号分解为一组固有模态函数（IntrinsicModeFunctions，IMFs）。ENEMD结合了经验模态分解（EmpiricalModeDecomposition，EMD）和集成思想，可以克服EMD方法的困难和不稳定性。
2.2Teager能量算子
Teager能量算子是一种非线性运算符，用于提取信号的瞬时能量。通过计算信号和其导数之间的Teager能量，可以从信号中提取出短时特征。
3.基于ENEMD与Teager能量算子的轴承故障特征提取方法
本文提出了一种基于ENEMD与Teager能量算子的轴承故障特征提取方法。首先，将轴承信号分解为一组IMFs，其中包含了不同频率的故障特征。然后，将每个IMF信号传递给Teager能量算子，计算其瞬时能量。最后，将每个IMF信号的瞬时能量组合起来，形成一个特征向量，用于表示轴承的故障状态。
4.实验设计与结果分析
本文通过实验验证了基于ENEMD与Teager能量算子的轴承故障特征提取方法的有效性。实验使用了具有不同故障状态的轴承信号，对比分析了传统特征提取方法和本文提出的方法。实验结果表明，基于ENEMD与Teager能量算子的方法能够有效地提取轴承早期微弱故障特征，并且相较于传统方法具有更好的性能。
5.结论与展望
本文提出了一种基于ENEMD与Teager能量算子的轴承故障特征提取方法，通过实验证明了该方法的有效性。然而，还有一些问题有待进一步研究，如如何选择合适的参数和如何应对噪声的干扰等。未来的研究可以进一步完善该方法，并将其应用于更多实际工程中，以提高设备可靠性和生产效率。
参考文献：
[1]Zhang,J.,Zuo,M.J.,2019.FaultDiagnosisandPrognosisofRotatingMachinery:AReviewontheMethodologicalApproaches.Mech.Syst.SignalProcess.135:106382.
[2]Li,Z.,Zhang,S.,Zhou,Y.,2018.FaultDiagnosisofRollingBearingBasedonEnsembleLocalMeanDecompositionandVariationalModeDecomposition.Measurement.132:71-83.
[3]Wei,S.,Feng,Z.,Yan,R.,etal.,2020.ANovelIntelligentFaultDiagnosisApproachforRollingBearingBasedonInductiveTransferLearningandEEMD-SFCSPCAMethod.IEEEAccess.8:61671-61679.