基于MEEMD的滚动轴承故障诊断方法  

Rolling Bearing Fault Diagnosis Method Based on MEEMD

作　　者：石远程[1] 王衍学[1] 蒋勇英[2] 高海峰[2] 向家伟[2] 

机构地区：[1]桂林电子科技大学机电工程学院,广西桂林541004 [2]温州大学机电工程学院,浙江温州325035

出　　处：《煤矿机械》2014年第6期266-268,共3页Coal Mine Machinery

基　　金：国家自然科学基金资助项目(51175097;51105085);浙江自然科学杰出基金资助项目(LR13E05000)

摘　　要：提出了一种改进的集总平均经验模式分解(MEEMD)滚动轴承的故障提取方法。对采集得到的振动信号进行MEEMD分解,获得不同频率的本征模式函数(IMF);对各个本征模式函数进行包络谱分析;最后通过包络谱特性反映出来的频谱信息诊断出轴承故障。滚动轴承内外圈故障仿真和实验研究表明:MEEMD方法能有效地应用于轴承的故障诊断。A fault feature extraction method of rolling bearing based on modified ensemble empirical mode decomposition （MEEMD） is presented. Firstly, the vibration signal is adaptively decomposed using MEEMD to generate intrinsic mode functions （IMFs） on different frequency bands. Then applications of envelope spectrum to analyze each intrinsic mode function. Finally the bearing faults are detected though the frequency information of envelop spectrum. The simulation and experimental investigation of roller bearing with inner and outer race faults show that the proposed method can be effectively applied to bearing fault diagnosis.

关 键 词：MEEMD 包络谱 滚动轴承 故障诊断 

分 类 号：TH133.3[机械工程—机械制造及自动化]