基于EMD的频率族分离法在滚动轴承故障诊断中的应用

摘要：

滚动轴承是旋转机械中最为脆弱的部件之一，旋转机械故障在很多时候与轴承的不良运转有关，轴承的不良运转又会直接影响到整台机器的稳定性。所以，能否有效及时的找到故障轴承，并对轴承的故障特征加以判断是相当重要的。本文基于希尔伯特黄变换（HHT）中的经验模态分解（EMD）,将未知轴承故障信号分解为若干内禀模态函数（IMF）之和，然后对包含主要故障特征的IMF进行包络分析，提取故障特征频率。实验结果表明，该方法能够准确的识别正常轴承、内圈滚道故障轴承、以及外圈滚道故障轴承。

关键词： 滚动轴承 故障诊断 频率族分离法 希尔伯特黄变换 经验模态分解 内禀模态函数

作者: 张博闻 祁炜 杨冬 唐小程 宋执环

作者单位: 控制科学与工程学系浙江大学 310027

会议类型: 国内会议

会议名称: 第29届中国控制会议

会议地点: 北京

会议语种:中文

页码: 4033-4036

在线出版日期: 2010-07-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）