文献类型：期刊文章

作　　者：蒋永华[1] 李荣强[1] 焦卫东[1] 唐超[1] 蔡建程[1] 施继忠[1]

机构地区：[1]浙江师范大学精密机械研究所,金华321004

出　　处：《振动．测试与诊断》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(51405449;51575497);浙江省公益技术应用研究计划项目资助项目(2016C31067)

年　　份：2017

卷　　号：37

期　　号：2

起止页码：338-342

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2014、CSCD、CSCD2017_2018、EI(收录号：20172203711309)、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对传统双谱分析从理论上仅能抑制高斯噪声,但对非高斯噪声无能为力的不足,提出了一种利用经验模式分解(empirical mode decomposition,简称EMD)和双谱分析的故障特征提取方法,并应用于滚动轴承故障诊断中。首先,对信号进行EMD分解;其次,利用能量相关法去除EMD分解过程中出现的伪本征模态分量(intrinsic mode function,简称IMF);最后,对得到的真实IMF进行双谱分析提取故障特征。仿真和实验结果表明,所提出的方法优于功率谱分析和传统双谱分析,能够更有效地提取强噪声背景下的机械故障特征信息,为滚动轴承的故障特征提取提供了一种新的方法。

关 键 词：经验模式分解 双谱分析 能量相关  特征提取 本征模态分量  

分 类 号：TH165.3] TN911.2]