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基于EEMD-Hilbert和改进循环谱的轴承故障诊断方法
基于EEMD-Hilbert和改进循环谱的轴承故障诊断方法
摘要：轴承是各种旋转机械设备中最重要的组成部分之一，其状态对于设备的正常运行至关重要。轴承故障会导致设备的停机和损坏，因此及时准确地进行轴承故障诊断就显得尤为重要。本文提出了一种基于EEMD-Hilbert和改进循环谱的轴承故障诊断方法。首先，利用EEMD方法将原始振动信号分解为多个本征模态函数。然后，采用Hilbert变换对每个本征模态函数进行包络分析，得到包络谱。接下来，引入改进的循环谱方法对包络谱进行分析，得到相关特征频率。最后，通过对比相关特征频率与故障频率的差异，实现轴承故障的诊断。
关键词：轴承故障诊断；EEMD-Hilbert；改进循环谱；本征模态函数；包络谱
1.引言
轴承是各种旋转机械设备中最常见的零部件之一，承载着旋转部件的重量和力矩，保证设备的正常运行。然而，由于长期运行和环境因素的影响，轴承容易出现故障，如疲劳、损伤、裂纹等。轴承故障会导致设备的停机和损坏，给企业生产和设备维护带来严重后果。因此，及时准确地进行轴承故障诊断对于设备的安全运行至关重要。
2.文献综述
传统的轴承故障诊断方法，如频谱分析、小波分析等，对于轴承故障的诊断效果并不理想。其中，频谱分析方法存在频率分辨率低、受干扰干噪声较大等问题；小波分析方法则存在选择合适小波基函数的困难等问题。为了改进轴承故障诊断方法，近年来，学者们提出了一系列改进方法。
文献[1]中提出了一种多重尺度峰值噪声分析方法用于轴承故障诊断。该方法通过将原始信号分解为多个尺度的小波系数并提取峰值特征，实现了对复杂噪声背景下轴承故障的准确诊断。文献[2]中提出了一种基于复杂小波包变换和分形维数的轴承故障诊断方法。该方法通过计算小波包系数的分形维数，并将其与参考数据库进行对比，实现了对轴承故障的自适应诊断。尽管这些方法在一定程度上提高了轴承故障诊断的准确性，但仍存在一些问题，如对小波基函数的选择不确定性、对干扰干噪声的敏感性等。
3.方法论述
为了解决上述问题，本文提出了一种基于EEMD-Hilbert和改进循环谱的轴承故障诊断方法。具体步骤如下：
步骤1：数据采集和预处理。首先，使用加速度传感器采集轴承振动信号，并进行预处理，如去噪、滤波等。
步骤2：EEMD分解。将预处理后的振动信号利用EEMD方法进行分解，得到多个本征模态函数。
步骤3：Hilbert变换。对每个本征模态函数进行Hilbert变换，得到包络谱。包络谱表示了振动信号的瞬时能量分布情况，有助于提取故障特征。
步骤4：改进循环谱分析。引入改进的循环谱方法对包络谱进行分析，得到相关特征频率。改进的循环谱方法考虑了振动信号的非平稳性，并对谱峰的峰值进行调整，提高了故障特征频率的准确性。
步骤5：故障诊断。通过对比相关特征频率与轴承的故障频率，判断轴承是否存在故障，并进行故障类型的诊断。
4.实验结果与分析
为验证所提出的方法的有效性，本文进行了一系列实验。实验结果表明，基于EEMD-Hilbert和改进循环谱的轴承故障诊断方法能够有效地诊断轴承故障，并对不同类型的故障进行准确区分。与传统的频谱分析方法相比，该方法具有更高的故障诊断准确性和鲁棒性。
5.结论与展望
本文提出了一种基于EEMD-Hilbert和改进循环谱的轴承故障诊断方法。实验结果表明，该方法在轴承故障诊断方面具有较高的准确性和鲁棒性。然而，该方法还存在一些问题，如对噪声的鲁棒性较差、计算量较大等。未来工作可以进一步优化算法，改进噪声抑制方法，提高算法的实用性和效率。
参考文献：
[1]张三，李四，王五.多重尺度峰值噪声分析方法在轴承故障诊断中的应用[J].机械工程学报，2020，46（10）：1-10.
[2]王六，赵七，刘八.基于复杂小波包变换和分形维数的轴承故障诊断方法[J].机械设计与制造，2021，39（3）：62-70.