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经验模态分解结合功率谱方法在轴承故障诊断中的应用
摘要：
随着机械设备普及使用，轴承故障成为影响设备性能和工作寿命的一个重要因素。为了准确、及时地判断轴承故障，提高轴承的可靠性和使用寿命，本文提出了一种基于经验模态分解结合功率谱的轴承故障诊断方法。该方法采用经验模态分解技术将轴承声音信号分解成多个本征模态函数，并计算每个本征模态函数的功率谱，用于判断轴承的故障类型和严重程度。实验结果表明，该方法具有较好的故障诊断准确性和稳定性，可以很好地应用于轴承故障诊断。
关键词：经验模态分解；功率谱；轴承故障；诊断
一、引言
随着机械设备的广泛使用，轴承作为机械传动中的核心部件，其故障会严重影响设备的性能和工作寿命。因此，轴承故障诊断一直是机械维修的重要内容之一。目前，采用振动信号和声音信号作为轴承故障诊断的主要信号，因为这两种信号可以反映出轴承的振动和噪声等信息，从而判断轴承是否存在故障。
传统的轴承故障诊断方法通常采用信号处理技术，如快速傅里叶变换和小波变换等。然而，这些方法需要对信号进行一系列的参数调节，且无法精确区分故障类型和严重程度，且易受噪声干扰。为解决这些问题，本文提出了一种基于经验模态分解结合功率谱的轴承故障诊断方法，该方法具有较好的故障诊断准确性和稳定性，可以很好地应用于轴承故障诊断。
二、经验模态分解
经验模态分解(EmpiricalModeDecomposition,EMD)是一种信号分解方法，可以将非线性和非平稳信号分解成多个本征模态函数(IntrinsicModeFunctions,IMF)。在EMD算法中，满足以下两个条件的信号称为IMF：
1）在全局或局部尺度上，信号的极值点和零交点相同或差不多。
2）每个局部包络的平均值为零。
经验模态分解的流程如下：
1）提取原始信号的极值点，得到上、下两条包络线。
2）计算平均包络线，得到一条平均包络线。
3）得到第一次分解的IMF分量，即原始信号减去平均包络线。
4）将分解出的IMF分量作为新的原始信号，重复上述步骤，直到剩余的信号不足以分解为IMF分量。
三、经验模态分解结合功率谱方法
本文所提出的轴承故障诊断方法，是基于经验模态分解结合功率谱的方法。具体步骤如下：
1）采集轴承声音信号，并进行预处理。
2）将预处理后的轴承声音信号，采用EMD算法进行分解，得到多个IMF分量。
3）对每个IMF分量进行功率谱分析，得到每个分量的功率谱。
4）统计所有IMF分量的平均功率谱。
5）根据平均功率谱的变化规律，判断轴承是否存在故障，并确定故障类型和严重程度。
具体流程如下图所示：
四、实验结果
本文在MATLAB软件上进行了轴承故障诊断实验。实验使用了SKF轴承测试台，采集了不同故障模式下的声音信号，包括正常、内外圈故障、球、滚道故障等。实验结果表明，本文所提出的经验模态分解结合功率谱方法在轴承故障诊断方面具有较好的诊断精度和稳定性。
五、总结
本文提出了一种基于经验模态分解结合功率谱的轴承故障诊断方法，该方法可以将轴承声音信号分解成多个IMF分量，并计算每个分量的功率谱，用于判断轴承的故障类型和严重程度。实验结果表明，该方法具有较好的故障诊断准确性和稳定性。在实际应用中，可以使用该方法进行轴承故障诊断，提高轴承的可靠性和使用寿命。