基于改进EEMD和MED的滚动轴承早期故障诊断

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英文篇名：Early Fault Diagnosis Method of Rolling Element Bearings Based on Improved EEMD Method and MED 作者：邹朋 ; 王会杰 英文作者：ZOU Peng;WANG Hui-jie;College of Mechanical Engineering, Chongqing University; 关键词：EEMD ; 敏感IMF ; MED ; 动车轴厢轴承 英文关键词：rolling bearing;;EEMD;;sensitive IMF;;MED 中文刊名：IKJS 英文刊名：Measurement & Control Technology 机构：重庆大学机械工程学院; 出版日期：2019-03-18 出版单位：测控技术 年：2019 期：v.38;No.325 基金：国家自然科学基金资助项目(51675064) 语种：中文; 页：IKJS201903010 页数：5 CN：03 ISSN：11-1764/TB 分类号：52-56

摘要

为了优化EEMD算法的去噪效果,采用一种归一化指标来自适应优化EEMD的去噪效果。该方法对信号进行迭代EEMD分解,运用敏感IMF选取方法,自适应选取每次EEMD分解得到的敏感IMF来重构信号,并通过该归一化指标来评价去噪效果并确定EEMD中的迭代次数,得到优化的去噪信号。再对该去噪信号进行MED滤波,最后进行包络谱分析,再与轴承理论上的特征频率进行比对,从而完成故障诊断。用模拟轴承故障信号与实测信号验证了该方法的可行性。
        The improved adaptive EEMD de-noising method based on sensitive IMF selection and normalized index optimization is proposed. This method is a kind of iterative EEMD decomposition, the sensitive IMF is adaptively selected at each EEMD iteration by using the sensitive IMF selection method, and then used to reconstruct the signal. Then the de-nosing effect of each iteration is evaluated and the number of optimal iterations of the EEMD decomposition is determind based on the normalized index, and the optimal de-noised signal is obtained. MED filtering is then performed on the denoised signal. At last, the failure frequency is extracted by envelope spectrum analysis. The feasibility of this method is verified by analogue signals and measured signals.

引文

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