文献类型：期刊文章

作　　者：冯博[1] 李辉[1] 郑海起[2]

机构地区：[1]石家庄铁路职业技术学院机电工程系,石家庄050041 [2]军械工程学院一系,石家庄050003

出　　处：《轴承》

基　　金：国家自然科学基金项目(51375319);河北省自然科学基金项目(E2013421005);河北省高等学校科学技术研究青年基金项目(QN2014179)

年　　份：2015

期　　号：12

起止页码：53-58

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2014、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对经验模态分解(EMD)易产生模态混叠、受噪声影响大的难题,提出了一种基于经验小波变换(EWT)的轴承故障诊断方法。EWT综合利用了经验模态分解和小波变换的优点,通过构建自适应的小波滤波器组,提取信号中包含的不同固有模态分量,能有效消除模态混叠现象,提高信噪比。首先利用EWT将振动信号分解成不同特征时间尺度的单分量固有模态函数,然后计算各固有模态函数的包络谱和时频谱。通过仿真信号和齿轮箱轴承故障振动信号的研究表明:EWT能有效提取强背景噪声中的微弱信号,提取轴承故障特征,其性能优于EMD和总体平均经验模态分解(EEMD)。

关 键 词：滚动轴承 故障诊断 经验小波变换  经验模态分解 小波变换

分 类 号：TH133.33] TN911.72]