基于補充總體局部均值分解的軸承故障診斷方法

任子暉， 渠 虎， 王 翠， 陳 明

(中國礦業大學 信息與控制工程學院，江蘇 徐州 221008)

0 引言

滾動軸承是旋轉機械必不可少的部件，當滾動軸承不穩定或損傷時必將影響旋轉機械的穩定運行，甚至損害整套設備.軸承損傷時會產生沖擊特征，導致產生的信號具有非平穩、非高斯的特點[1].

非平穩信號的分析和研究一直是專家的研究熱點，近年來不少學者相繼提出很多行之有效的方法，如小波分解[2-3]、經驗模態分解[4-5]、局部均值分解[6]等，但它們也都有各自不足.比如，小波分解的小波基是固定而不能自適應，經驗模態分解是自適應的時頻分析方法，但卻存在端點效應、模態混疊、過包絡和欠包絡等問題[7].局部均值分解是對經驗模態分解的端點效應的改進，并且沒有過包絡和欠包絡的問題，但沒能改善模態混疊的問題[8-9].因此，文獻[9]提出了一種基于噪聲輔助分析的總體局部均值分解(ensemble local mean decomposition,ELMD)的方法，將白噪聲分析引入了局部均值分解，緩解了模態混疊的問題，但是引入的白噪聲不能完全被中和，存在完備性的問題.筆者借鑒補充總體經驗模態分解[10-12]的思路，通過成對地添加正負兩組白噪聲，可保證在與ELMD有相當的分解效果的時候，減小了由白噪聲引起的重構誤差.

筆者基于采用補充總體局部均值分解(complementary ensemble local mean decomposition,CELMD)和頻譜分析對軸承信號分析，實現對軸承故障特征頻率地提取和識別，并通過仿真研究和試驗研究論證了該方案的優越性.

1 補充總體局部均值分解理……

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