基于包络谱分析的滚动轴承故障诊断方法研究

作者:倪安福; 刊名:煤矿机械 上传者:吴舒辞

【摘要】分别用小波分解、小波包分解和EMD分解处理滚动轴承故障数据,并结合Hilbert变换进行包络谱分析实现滚动轴承故障诊断。对滚动轴承故障数据进行小波阈值降噪。小波阈值降噪后分别进行小波分解、小波包分解和EMD分解。分别求出小波分解、小波包分解和EMD分解后各个频带的能量谱。再根据能量谱确定故障频带范围并对其进行信号重构。采用Hilbert变换对重构信号进行包络谱分析实现滚动轴承故障诊断。通过对滚动轴承内圈故障信号的分析验证了小波分解、小波包分解和EMD分解结合Hilbert变换进行包络谱分析的滚动轴承故障诊断方法的有效性。

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第 38卷第 o2期 2017年 02月 煤 矿 机 械 Coal Mine Machinery V0l_38No.O2 Feb.2017 doi:10.13436/j.mkjx.201702055 基于包络谱分析的滚动轴承故障诊断方法研究 倪 安 褐 (上海 电力学 院 计算机科学与技术学 院 ,上海 200090) 摘 要 :分男·l用小波分解 、小波包分解和 EMD分解处理滚动轴承故障数据 .并结合 Hilbert变 换进行 包络谱分析 实现滚动轴承故障诊 断。对滚动轴承故障数据进行小波阈值降噪 小波闲值降 噪后分别进行小波分解、小波包分解和 EMD分解。分别求出小波分解、小波包分解和 EMD分解后 各个频带的能量谱。再根据能量谱确定故障频带范围并对其进行信号重构 采用 Hilbert变换对重 构信号进行 包络谱分析 实现滚动轴承故障诊 断。通过对滚动轴承 内圈故障信号的分析验证 了小波 分解 、小波 包分解和 EMD分解结合 Hilbert变换进行 包络谱分析的滚动轴承故障诊 断方法的有 效 性 。 关键词 :故障诊 断;小渡分解 ;小波包分解;EMD分解 ;Hilbert变换 中图分类号 :TP206;TH133.33 文献标志码 :A 文章编号:1003—0794(2017)02—0155—05 Research on Roller Bearing Fault Diagnosis M ethod Based on Envelope Spectrum Analysis NlAn_叫 (CoHege of Computer Science and Technology,Shanghai Univemity of Electric Power,Shanghai 200090,China) Abstract:Wavelet decomposition,wavelet packet decomposition and EMD decomposition are used to deal with rolling beating fault data,and the Hilbert transform is used to carry out envelope spectrum analysis to realize rolling beating fault diagnosis.W avelet threshold noise reduction is applied to rolling bearing fault data.Wavelet decomposition,Wavelet Packet Decomposition and EMD Decomposition are carded out respectively after wavelet threshold denoising.The energy spectrum of each band after wavelet decomposition, wavelet packet decomposition and EMD decomposition are obtained respectively.And then the fault band is determ ined according to the energy spectrum and the signal is reconstructed. The Hilbert transform is used to carr

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