基于经验模态分解的滚动轴承早期故障预警研究

摘要：

滚动轴承是旋转机械中最常用的零部件之一.针对滚动轴承早期故障预警较差的问题,提出了一种基于经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,简称EMD)的滚动轴承早期故障预警方法.该方法首先对轴承原始信号进行经验模态分解,得到一阶固有模态函数(Intrinsic Mode Function,简称IMF),然后对一阶IMF分量进行分析,提取反映轴承故障发展的特征指标.再采用局部均值法对特征指标进行处理,将特征局部均值与阈值比较,实现对滚动轴承早期故障的预警.最后利用滚动轴承试验数据对该方法进行了验证,结果表明,基于经验模态分解的滚动轴承早期故障预警方法能够有效地识别和预警滚动轴承早期故障。

关键词： 滚动轴承 早期故障 经验模态分解 预警方法

作者: 贾志明 梁伟 俞徐超

作者单位: 中国石油大学(北京)机械与储运工程学院,北京102249

会议类型: 国内会议

会议名称: 2016年全国设备监测诊断与维护学术会议、第十五届全国设备故障诊断学术会议、第十七届全国设备监测与诊断学术会议、2016年全国设备诊断工程会议

会议地点: 西安

会议语种:中文

页码: 31-34

在线出版日期: 2016-08-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）