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基于EMD间隔阈值消噪与极大似然估计的滚动轴承故障诊断方法
本文介绍了一种基于EMD（经验模态分解）间隔阈值消噪和极大似然估计的滚动轴承故障诊断方法。该方法通过将轴承振动信号进行EMD分解，将非平稳信号分解成一组IMF（内在模态函数），然后通过间隔阈值消噪方法来去除噪声，从而提高信号的信噪比。接着，采用极大似然估计方法来提取特征，以实现轴承故障诊断。
滚动轴承是机械设备中最常见的元件之一，其故障会导致整个机械系统的失效。因此，对于轴承故障检测和诊断方法的研究一直备受关注。现有的轴承故障诊断方法可以分为时域、频域和时频域三类。时域方法主要利用轴承振动信号的时间域特征（如波形、峰值、均值等）；频域方法主要基于FFT（快速傅里叶变换）技术，分析振动信号的频谱特征；时频域方法则是将时域与频域分析相结合，如小波包分析和EMD等。
我国学者YiXie等提出了一种基于EMD的时频轴承故障诊断方法，该方法将振动信号进行EMD分解，通过分析分解后的IMF成分的能量谱特性实现轴承故障的诊断。该方法在实验中取得了不错的效果，但其存在对信号噪声敏感的问题。因此，本文提出了一种基于EMD间隔阈值消噪和极大似然估计的方法，以提高信号的信噪比和诊断准确性。
我们首先将轴承振动信号进行EMD分解，得到一组IMF成分，然后使用间隔阈值消噪方法去除噪声，从而提高信号的信噪比。在消噪过程中，我们使用了间隔阈值算法来自适应确定间隔阈值，避免了固定阈值对信号去噪的不利影响。
接着，在IMF消噪后，我们采用极大似然估计方法提取了IMF的能量和频谱特征。从而实现了对轴承故障的快速准确诊断。在实验中，我们采用了四个不同工况下的轴承振动信号进行测试，结果表明该方法能够有效地检测出轴承故障，实现了高效准确的故障诊断。
综上所述，本文提出了一种基于EMD间隔阈值消噪和极大似然估计的滚动轴承故障诊断方法。该方法通过EMD分解、间隔阈值消噪和极大似然估计三个关键步骤实现了信号去噪和故障诊断的快速准确。此方法对于轴承故障的检测和预防具有重要的实际应用价值。