基于EMD和改進(jìn)Teager能量算子的軸承故障診斷

基于EMD和改進(jìn)Teager能量算子的軸承故障診斷基于EMD和改進(jìn)Teager能量算子的軸承故障診斷摘要：軸承故障是導(dǎo)致機(jī)械設(shè)備故障的主要原因之一。本文基于EMD（經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解）和改進(jìn)Teager能量算子，探討了一種軸承故障診斷方法。首先，利用EMD對(duì)采集的軸承振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行分解，將長(zhǎng)期和短期的振動(dòng)成分分離出來。然后，通過改進(jìn)Teager能量算子進(jìn)行濾波和特征提取。最后，利用支持向量機(jī)（SVM）進(jìn)行軸承故障分類。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法在軸承故障診斷中具有較好的性能和準(zhǔn)確性。關(guān)鍵詞：軸承故障；EMD；Teager能量算子；支持向量機(jī)；診斷1.引言軸承是機(jī)械設(shè)備中非常重要的部件之一，負(fù)責(zé)支撐轉(zhuǎn)子并轉(zhuǎn)動(dòng)。然而，長(zhǎng)期運(yùn)行和惡劣工作環(huán)境往往導(dǎo)致軸承出現(xiàn)各種故障，如疲勞裂紋、撞擊、磨損等。軸承故障不僅會(huì)導(dǎo)致設(shè)備停機(jī)維修，還可能引發(fā)更嚴(yán)重的設(shè)備損壞和事故。因此，準(zhǔn)確、及時(shí)地檢測(cè)和診斷軸承故障具有重要意義。2.相關(guān)工作2.1經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（EMD）EMD是一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的信號(hào)處理方法，具有良好的自適應(yīng)能力和局部特征提取能力。EMD將原始信號(hào)分解為多個(gè)固有模態(tài)函數(shù)（IMFs），每個(gè)IMF都是一個(gè)具有不同頻率和幅度的振動(dòng)模式。通過分解信號(hào)，可以有效地將軸承故障信號(hào)與其他干擾信號(hào)分離開來。2.2Teager能量算子Teager能量算子是一種非線性濾波算子，可以提取信號(hào)的抑制峰值和突變點(diǎn)。在軸承故障診斷中，Teager能量算子常用于濾波和特征提取。然而，傳統(tǒng)的Teager能量算子對(duì)高頻噪聲和低頻干擾的抑制效果不佳，需要進(jìn)一步改進(jìn)。3.方法本文提出了一種基于EMD和改進(jìn)Teager能量算子的軸承故障診斷方法。具體步驟如下：步驟1：采集軸承振動(dòng)信號(hào)，并使用EMD進(jìn)行分解，得到多個(gè)IMFs。步驟2：對(duì)每個(gè)IMF使用改進(jìn)Teager能量算子進(jìn)行濾波和特征提取。改進(jìn)Teager能量算子通過引入自適應(yīng)權(quán)重和非線性閾值來抑制噪聲和干擾。步驟3：將提取的特征輸入支持向量機(jī)（SVM）進(jìn)行訓(xùn)練和分類。SVM是一種常用的模式識(shí)別方法，可以有效地分類軸承故障和正常工況。步驟4：根據(jù)分類結(jié)果進(jìn)行軸承故障診斷，并給出相應(yīng)的維修建議。4.實(shí)驗(yàn)結(jié)果為了驗(yàn)證所提出方法的有效性，我們使用了一組真實(shí)的軸承故障數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提出的方法在軸承故障診斷中表現(xiàn)出較好的性能和準(zhǔn)確性。與傳統(tǒng)方法相比，該方法具有更好的抗噪聲和干擾能力，能夠更好地提取軸承故障特征。5.結(jié)論本文基于EMD和改進(jìn)Teager能量算子提出了一種軸承故障診斷方法。該方法通過分解信號(hào)和引入自適應(yīng)權(quán)重和非線性閾值的改進(jìn)Teager能量算子，能夠有效地抑制噪聲和干擾，提取軸承故障特征。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法在軸承故障診斷中具有較好的性能和準(zhǔn)確性。未來可以進(jìn)一步研究如何提高該方法的實(shí)時(shí)性和泛化能力，并嘗試將其應(yīng)用于其他機(jī)械設(shè)備的故障診斷中。參考文獻(xiàn)：[1]LiD,ZhangY,YuD,etal.Rollingbearingfaultdiagnosisusingempiricalmodedecomposition,localmeandecomposition,andimprovedHiguchi'sfractaldimension[J].JournalofMarineScienceandTechnology,2019,24(2):282-291.[2]XiaoY,YangC-H,ZhangW-F.AdvancedBearingFaultDiagnosisBasedonMultiscaleMedianEMDa