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改进型EEMD和MSB解调方法及其在轴承故障特征提取中的应用
被引量：
4
1
作者
甄冬
田少宁
+2 位作者
郭俊超
孟召宗
谷丰收
《振动工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2023年第5期1447-1456,共10页
针对滚动轴承振动信号的强非线性和非平稳特性,提出了一种基于改进集成经验模态分解(IEEMD)和调制信号双谱(MSB)分析的故障特征提取方法。将集成经验模态分解(EEMD)应用于滚动轴承的振动信号处理,将其分解成一系列的本征模态函数(IMFs)...
针对滚动轴承振动信号的强非线性和非平稳特性,提出了一种基于改进集成经验模态分解(IEEMD)和调制信号双谱(MSB)分析的故障特征提取方法。将集成经验模态分解(EEMD)应用于滚动轴承的振动信号处理,将其分解成一系列的本征模态函数(IMFs);通过累计均值(MSAM)准则将IMFs自适应地分为低频IMFs和高频IMFs,其中高频IMFs采用小波阈值降噪进行处理;将降噪后的高频IMFs与低频IMFs进行重构以获取高信噪比的瞬态脉冲信号;利用MSB进一步抑制瞬态脉冲信号中的随机噪声和干扰分量,并提取信号故障特征。与谱峭度(SK)和WEEMD-MSB分析结果进行对比,验证了该方法在轴承微弱故障特征提取方面的优越性。
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关键词
故障诊断
滚动轴承
改进经验模态分解
调制
信号
双
谱分析
累计均值
下载PDF
职称材料
题名
改进型EEMD和MSB解调方法及其在轴承故障特征提取中的应用
被引量：
4
1
作者
甄冬
田少宁
郭俊超
孟召宗
谷丰收
机构
河北工业大学机械工程学院
天津理工大学天津市先进机电系统设计与智能控制重点实验室
天津理工大学机电工程国家级实验教学示范中心
Centre for Efficiency and Performance Engineering
出处
《振动工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2023年第5期1447-1456,共10页
基金
国防科技大学装备综合保障技术重点实验室基金资助项目(6142003200102)
国家自然科学基金资助项目(51605133)
中国博士后科学基金面上项目(2021M702122)。
文摘
针对滚动轴承振动信号的强非线性和非平稳特性,提出了一种基于改进集成经验模态分解(IEEMD)和调制信号双谱(MSB)分析的故障特征提取方法。将集成经验模态分解(EEMD)应用于滚动轴承的振动信号处理,将其分解成一系列的本征模态函数(IMFs);通过累计均值(MSAM)准则将IMFs自适应地分为低频IMFs和高频IMFs,其中高频IMFs采用小波阈值降噪进行处理;将降噪后的高频IMFs与低频IMFs进行重构以获取高信噪比的瞬态脉冲信号;利用MSB进一步抑制瞬态脉冲信号中的随机噪声和干扰分量,并提取信号故障特征。与谱峭度(SK)和WEEMD-MSB分析结果进行对比,验证了该方法在轴承微弱故障特征提取方面的优越性。
关键词
故障诊断
滚动轴承
改进经验模态分解
调制
信号
双
谱分析
累计均值
Keywords
fault diagnosis
rolling bearing
improved ensemble empirical mode decomposition
modulation signal bispectrum
mean of the standardized accumulated modes(MSAM)
分类号
TH165.3 [机械工程—机械制造及自动化]
TH133.33
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
改进型EEMD和MSB解调方法及其在轴承故障特征提取中的应用
甄冬
田少宁
郭俊超
孟召宗
谷丰收
《振动工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2023
4
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