基于EEMD自適應(yīng)選取IMF的機泵滾動軸承故障診斷

基于EEMD自適應(yīng)選取IMF的機泵滾動軸承故障診斷標題：基于EEMD的自適應(yīng)選取IMF的機泵滾動軸承故障診斷研究摘要：針對機泵滾動軸承故障診斷的需求，本文提出了一種基于經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解（EEMD）的自適應(yīng)選取IMF方法。該方法利用EEMD將傳感器信號分解為一系列的固有模態(tài)函數(shù)（IMF），并通過自適應(yīng)方法選取合適的IMF用于故障診斷。本文以機泵滾動軸承故障為研究對象，設(shè)計了適應(yīng)性選取IMF的故障診斷算法，并利用實驗數(shù)據(jù)對算法進行驗證。結(jié)果表明，該算法能夠有效地診斷機泵滾動軸承的故障。關(guān)鍵詞：機泵滾動軸承；故障診斷；經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解；IMF；自適應(yīng)1.引言機泵滾動軸承作為機械設(shè)備中重要的組件之一，其正常運行對于保障設(shè)備的穩(wěn)定運行至關(guān)重要。然而，由于長期運轉(zhuǎn)和設(shè)備磨損，滾動軸承很容易出現(xiàn)故障，導(dǎo)致設(shè)備的停機和維修。因此，開展機泵滾動軸承故障診斷研究具有重要的理論和現(xiàn)實意義。2.相關(guān)工作傳統(tǒng)的滾動軸承故障診斷方法包括時域分析、頻域分析和時頻域分析等。然而，這些方法多數(shù)基于信號的全局統(tǒng)計特性，對于非線性和非平穩(wěn)的故障信號識別效果較差。近年來，基于經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解（EmpiricalModeDecomposition，簡稱EMD）的故障診斷方法受到了廣泛關(guān)注。3.EEMD特點及原理EMD是一種逐步將信號分解為一系列固有模態(tài)函數(shù)（IMF）的方法，它通過求解極值問題來確定每個IMF。然而，傳統(tǒng)EMD方法在處理非線性和非平穩(wěn)信號時，存在模態(tài)重疊和模態(tài)混疊等問題。為了克服這些問題，本文采用改進的EEMD方法。4.自適應(yīng)選取IMF的方法為了提高滾動軸承故障的識別效果，本文提出了一種自適應(yīng)選取IMF的方法。該方法首先利用改進的EEMD方法將傳感器信號分解為多個IMF，然后通過自適應(yīng)的方式選取合適的IMF作為特征。具體而言，本文利用離散小波包變換對每個IMF的包絡(luò)譜進行分析，根據(jù)包絡(luò)譜的能量分布和峰值位置來選擇合適的IMF。最后，利用選取的IMF作為特征對滾動軸承進行故障診斷。5.算法驗證與實驗結(jié)果分析通過仿真實驗和實際機泵滾動軸承故障數(shù)據(jù)的分析，本文驗證了所提出方法的有效性。結(jié)果表明，所提出的自適應(yīng)選取IMF的方法能夠有效地診斷機泵滾動軸承的故障，具有較好的準確率和魯棒性。6.結(jié)論本文提出了一種基于EEMD的自適應(yīng)選取IMF的機泵滾動軸承故障診斷方法。通過對機泵滾動軸承故障信號的分析和實驗驗證，證明了該方法的有效性和準確性。該方法可以為機泵滾動軸承的故障診斷提供一種新的思路和方法。參考文獻：[1]ZhangZ,WenM.Empiricalmodedecompositionwithasmallwholebymeansofimprovednormalorthogonaliterativealgorithm.JXi'anUnivTechnol,2005,21(2):263-266.[2]LiangY,HeZ,MengG,etal.Anovelfeatureselectionmethodbasedonmultiscaleentropyformechanicalfaultdiagnosis.JSoundVib,2016,360:176-198.[3]ZhangT,YangY,PengH.Anadaptiveoptimalk-meansclusteringalgorithmforbearingfaultdiagnosis.JVibrationShock,2016,35(19):123-129.[4]RahmanF,XuW,TuwairHM.Deepbeliefnetworks-basedfaultdiagnosisf