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)機械中非常重要的零件之一，其工作狀況直接影響到機械設備的正常運行。因此，軸承故障的早期檢測和預測對于機械設備的維護和故障診斷至關(guān)重要。本文提出一種基于經(jīng)驗模態(tài)分解（EEMD）和Teager能量譜的方法，用于提取軸承故障特征。該方法通過將軸承振動信號分解為多個本振分量，然后對每個分量進行Teager能量譜計算，最后對所有分量的Teager能量譜進行特征提取。實驗結(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確性。關(guān)鍵詞：軸承故障，經(jīng)驗模態(tài)分解，Teager能量譜，特征提取1.引言軸承是旋轉(zhuǎn)機械中的重要組成部分，它們負責支撐和定位旋轉(zhuǎn)軸，保證機械設備正常運行。然而，由于長期使用和負載變化等因素，軸承會發(fā)生各種故障，如疲勞裂紋、損傷和潤滑不良等。如果不及時檢測和診斷軸承故障，將會導致嚴重的設備損壞，甚至引發(fā)事故。因此，軸承故障的早期檢測和預測對于機械設備的可靠性和安全性至關(guān)重要。2.相關(guān)工作傳統(tǒng)的軸承故障檢測方法主要基于峰值指標、頻域特征和統(tǒng)計特征等。峰值指標方法通過檢測振動信號中的峰值幅值來判斷軸承是否存在故障。頻域特征方法通過傅里葉變換將時域信號轉(zhuǎn)換到頻域來提取頻率信息。統(tǒng)計特征方法通過計算振動信號的統(tǒng)計特征，如均值、標準差和峭度等，來判斷軸承故障。然而，這些傳統(tǒng)方法存在一些限制，如對信號干擾敏感、特征提取難度大和準確性低等。3.EEMD和Teager能量譜EEMD是一種用于非線性和非平穩(wěn)信號分析的自適應信號處理方法。它將信號分解為多個本振分量和一個殘差項，本振分量的頻率和幅值隨時間變化。EEMD通過對原始信號重構(gòu)并處理其高頻分量，能夠提取出信號中的細節(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，用于軸承故障檢測和診斷。具體步驟如下：（1）信號采集：使用加速度傳感器采集軸承振動信號，并將其轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號。（2）EEMD分解：將采集到的軸承振動信號進行EEMD分解，得到多個本振分量和一個殘差項。（3）Teager能量譜計算：對每個本振分量進行Teager能量譜計算，得到其能量分布圖。（4）特征提?。簩λ斜菊穹至康腡eager能量譜進行特征提取，包括均值、標準差、頻率峰值和能量峰值等。（5）故障診斷：根據(jù)提取的特征值進行故障診斷，判斷軸承是否存在故障。5.實驗結(jié)果與分析本文在實驗室中進行了一系列軸承故障實驗，采集了不同故障狀態(tài)下的振動信號。通過對信號進行EEMD分解和Teager能量譜計算，提取了多種特征值。然后，使用支持向量機（SVM）進行故障診斷，并與傳統(tǒng)方法進行對比。實驗結(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。實驗證明，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確性。未來的研究可以進一步改進該方法，提高其診斷準確性和實際應用效果。此外，可以考慮將該方法應用于其他設備的故障檢測和預測中，進一步拓展其應用范圍和實用性。參考文獻：[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