改进Hilbert-Huang变换的滚动轴承故障诊断
康锋1
李文超2
赵海松1
杨茹萍1
于晓凯2
1.河南科技大学土木工程学院,河南洛阳,4710232.洛阳轴研科技股份有限公司,河南洛阳,471039
摘要：以自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)为基础,提出了一种改进的Hilbert-Huang变换(HHT)时频分析法.对滚动轴承振动信号进行CEEMDAN获得一组本征模态函数(IMF).通过自动提取敏感IMF算法,筛选特征敏感IMF分量,计算特征敏感IMF分量的Hilbert包络谱和HHT二维时频谱,提取故障特征频率信息.研究结果表明:CEEMDAN算法有效降低了模态混叠,比经验模态分解(EMD)算法和集合经验模态分解(EEMD)算法具有优越性.将改进的HHT与自动提取敏感IMF算法相结合,可以有效分解信号的特征信息,筛选出含有故障特征信息的敏感IMF,剔除背景噪声和无故障IMF的干扰,有效提取轴承振动的故障特征频率,诊断出轴承故障的发生部位.
关键词：自适应噪声完备集合经验模态分解自动提取敏感IMF算法滚动轴承故障诊断
分类号：TH133.33(机械零件及传动装置)
资助基金：国家高技术研究发展计划（863计划）(2015AA043004)河南科技大学研究生创新项目(CXJJ-2015-ZR13)河南科技大学大学生研究计划基金项目(SRTP;2017105)
论文发表日期：2018-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：7( 16-22 )
英文信息