基于EEMD和Teager能量譜提取軸承故障特征

基于EEMD和Teager能量譜提取軸承故障特征基于EEMD和Teager能量譜提取軸承故障特征摘要：軸承是旋轉(zhuǎn)機(jī)械中非常重要的零件之一，其工作狀況直接影響到機(jī)械設(shè)備的正常運(yùn)行。因此，軸承故障的早期檢測(cè)和預(yù)測(cè)對(duì)于機(jī)械設(shè)備的維護(hù)和故障診斷至關(guān)重要。本文提出一種基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（EEMD）和Teager能量譜的方法，用于提取軸承故障特征。該方法通過(guò)將軸承振動(dòng)信號(hào)分解為多個(gè)本振分量，然后對(duì)每個(gè)分量進(jìn)行Teager能量譜計(jì)算，最后對(duì)所有分量的Teager能量譜進(jìn)行特征提取。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法能夠有效地提取軸承故障特征，并具有較高的故障診斷準(zhǔn)確性。關(guān)鍵詞：軸承故障，經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解，Teager能量譜，特征提取1.引言軸承是旋轉(zhuǎn)機(jī)械中的重要組成部分，它們負(fù)責(zé)支撐和定位旋轉(zhuǎn)軸，保證機(jī)械設(shè)備正常運(yùn)行。然而，由于長(zhǎng)期使用和負(fù)載變化等因素，軸承會(huì)發(fā)生各種故障，如疲勞裂紋、損傷和潤(rùn)滑不良等。如果不及時(shí)檢測(cè)和診斷軸承故障，將會(huì)導(dǎo)致嚴(yán)重的設(shè)備損壞，甚至引發(fā)事故。因此，軸承故障的早期檢測(cè)和預(yù)測(cè)對(duì)于機(jī)械設(shè)備的可靠性和安全性至關(guān)重要。2.相關(guān)工作傳統(tǒng)的軸承故障檢測(cè)方法主要基于峰值指標(biāo)、頻域特征和統(tǒng)計(jì)特征等。峰值指標(biāo)方法通過(guò)檢測(cè)振動(dòng)信號(hào)中的峰值幅值來(lái)判斷軸承是否存在故障。頻域特征方法通過(guò)傅里葉變換將時(shí)域信號(hào)轉(zhuǎn)換到頻域來(lái)提取頻率信息。統(tǒng)計(jì)特征方法通過(guò)計(jì)算振動(dòng)信號(hào)的統(tǒng)計(jì)特征，如均值、標(biāo)準(zhǔn)差和峭度等，來(lái)判斷軸承故障。然而，這些傳統(tǒng)方法存在一些限制，如對(duì)信號(hào)干擾敏感、特征提取難度大和準(zhǔn)確性低等。3.EEMD和Teager能量譜EEMD是一種用于非線性和非平穩(wěn)信號(hào)分析的自適應(yīng)信號(hào)處理方法。它將信號(hào)分解為多個(gè)本振分量和一個(gè)殘差項(xiàng)，本振分量的頻率和幅值隨時(shí)間變化。EEMD通過(guò)對(duì)原始信號(hào)重構(gòu)并處理其高頻分量，能夠提取出信號(hào)中的細(xì)節(jié)信息。Teager能量譜是一種常用的非線性能量譜分析方法，可以有效地提取信號(hào)中的共振特征。4.基于EEMD和Teager能量譜的故障特征提取本文提出一種基于EEMD和Teager能量譜的故障特征提取方法，用于軸承故障檢測(cè)和診斷。具體步驟如下：（1）信號(hào)采集：使用加速度傳感器采集軸承振動(dòng)信號(hào)，并將其轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號(hào)。（2）EEMD分解：將采集到的軸承振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行EEMD分解，得到多個(gè)本振分量和一個(gè)殘差項(xiàng)。（3）Teager能量譜計(jì)算：對(duì)每個(gè)本振分量進(jìn)行Teager能量譜計(jì)算，得到其能量分布圖。（4）特征提?。簩?duì)所有本振分量的Teager能量譜進(jìn)行特征提取，包括均值、標(biāo)準(zhǔn)差、頻率峰值和能量峰值等。（5）故障診斷：根據(jù)提取的特征值進(jìn)行故障診斷，判斷軸承是否存在故障。5.實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析本文在實(shí)驗(yàn)室中進(jìn)行了一系列軸承故障實(shí)驗(yàn)，采集了不同故障狀態(tài)下的振動(dòng)信號(hào)。通過(guò)對(duì)信號(hào)進(jìn)行EEMD分解和Teager能量譜計(jì)算，提取了多種特征值。然后，使用支持向量機(jī)（SVM）進(jìn)行故障診斷，并與傳統(tǒng)方法進(jìn)行對(duì)比。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，基于EEMD和Teager能量譜的方法能夠有效地提取軸承故障特征，并具有較高的故障診斷準(zhǔn)確性。6.結(jié)論與展望本文提出了一種基于EEMD和Teager能量譜的方法，用于提取軸承故障特征。實(shí)驗(yàn)證明，該方法能夠有效地提取軸承故障特征，并具有較高的故障診斷準(zhǔn)確性。未來(lái)的研究可以進(jìn)一步改進(jìn)該方法，提高其診斷準(zhǔn)確性和實(shí)際應(yīng)用效果。此外，可以考慮將該方法應(yīng)用于其他設(shè)備的故障檢測(cè)和預(yù)測(cè)中，進(jìn)一步拓展其應(yīng)用范圍和實(shí)用性。參考文獻(xiàn)：[1]Wang,Y.,Zhou,Y.,&Cheng,J.(2016).FaultdiagnosisofrollingbearingbasedonEEMDandfeaturefusion.JournalofVibroengineering,18(8),5266-5290.[2]Wu,N.,&Qu,C.(2017).FaultdiagnosisofrollerbearingsusingEEMDandTeager-Kaiserenergyspectrum.MechanicalSystemsandSignalProcessing,97,305-325.[3]Wang,J.,&Qin,Y.(2018).Rollingbearingfaultdiagnosis