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基于改进EEMD和MED的滚动轴承早期故障诊断
标题：基于改进EEMD和MED的滚动轴承早期故障诊断
摘要：滚动轴承是旋转机械中重要的元件，其早期故障的准确检测对于机械设备运行的可靠性和安全性至关重要。本文提出了一种基于改进的经验模态分解（EEMD）和中心振动指数（MED）方法的滚动轴承早期故障诊断方法。首先，根据滚动轴承振动信号的非线性和非稳态特性，对传统EEMD方法进行了改进，提高了分解结果的稳定性和准确性。然后，利用改进的EEMD方法将滚动轴承振动信号分解为一系列的固有模态函数（IMF）。接下来，通过计算每个IMF的中心振动指数，得到一个用于判断滚动轴承故障的指标。实验结果表明，该方法能够有效地检测滚动轴承早期故障，并具有良好的准确性和鲁棒性。
关键词：滚动轴承；早期故障诊断；经验模态分解；中心振动指数；改进EEMD；MED
引言
滚动轴承在机械设备中承担着传递载荷和减小摩擦的重要作用，其运行状态直接影响着设备的性能和寿命。早期故障的准确诊断对于保证机械设备的可靠性和安全性至关重要。传统的滚动轴承故障诊断方法主要包括频域分析、时域分析和模型识别方法。然而，这些方法往往需要大量的计算和专业的知识，且对信号的稳态和线性假设较强，难以准确判断滚动轴承早期故障。
近年来，经验模态分解（EMD）方法作为一种自适应、非参数的信号分解方法，被广泛应用于信号处理领域。然而，传统的EMD方法在处理非线性和非平稳信号时，存在分解结果不稳定和模态函数间有相互干扰等问题。为了解决这些问题，改进的经验模态分解（EEMD）方法被提出。
本文基于改进的EEMD方法和中心振动指数（MED）提出了一种滚动轴承早期故障诊断方法。具体步骤如下：
1.数据采集和预处理：采集滚动轴承的振动信号，并对信号进行滤波去噪。
2.改进的EEMD方法：将滚动轴承振动信号分解为多个IMF。具体改进点包括引入噪声扰动、确定噪声扰动标准差、执行多次分解得到平均IMF。
3.中心振动指数计算：利用MED方法计算每个IMF的中心振动指数，作为滚动轴承故障的判断指标。
4.故障判断：根据中心振动指数的大小和变化趋势，判断滚动轴承是否存在早期故障。
实验结果表明，所提出的方法能够有效地检测滚动轴承的早期故障，并具有较高的准确性和鲁棒性。与传统方法相比，本方法具有以下优点：（1）改进的EEMD方法能够提高滚动轴承振动信号分解的稳定性和准确性；（2）中心振动指数综合了IMF的能量分布和频率特征，更能反映滚动轴承的故障情况；（3）方法无需先验知识和大量计算，具有较高的实用价值。
结论
本文提出了一种基于改进的EEMD方法和MED的滚动轴承早期故障诊断方法。实验结果表明，该方法能够有效地检测滚动轴承早期故障，并具有良好的准确性和鲁棒性。改进的EEMD方法能够提高滚动轴承振动信号分解的稳定性和准确性，中心振动指数综合了IMF的能量分布和频率特征，更能反映滚动轴承的故障情况。未来的研究可以进一步探索其他信号处理方法的应用，并结合机器学习算法实现自动化的滚动轴承故障诊断系统。