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基于ICEEMD-EFICA联合降噪的滚动轴承故障诊断研究

作者:宋宇宙,刘兆亮 日期:2021-06-23/span> 浏览:666 查看PDF文档

基于ICEEMD-EFICA联合降噪的滚动轴承故障诊断研究*

宋宇宙,刘兆亮

(河南工业大学 机电工程学院,河南 郑州 450001)


摘要:针对滚动轴承早期故障信号十分微弱,故障特征提取困难的问题,对轴承早期故障信号的频域分解、信号重构、降噪解混等方面进行了研究,提出了一种基于改进后的完备总体经验模态分解(ICEEMD)和高效快速独立分量分析(EFICA)的联合降噪方法。首先,采用了ICEEMD算法,将振动信号分解成一系列固有模态分量(IMF);其次,设计了峭度准则,并选取相应分量完成了虚拟通道信号和振动冲击信号的重构;研究了EFICA对重构信号的盲源分离,有效降低了振动信号中的噪声,使故障频率的能量幅度最大,利于识别故障特征;最后,搭建了实验平台,进行了实际的滚动轴承早期故障诊断实验。研究结果表明:该方法能明显抑制噪声和调制频率成分干扰,突出故障特征频率成分;与CEEMD和EFICA结合的方法对比,采用该方法后信噪比提高了24.76%,能更准确地辨别故障信息,可以满足轴承诊断的要求。

关键词:滚动轴承;ICEEMD;EFICA;故障诊断;联合降噪

中图分类号:TH133.33;TP277

文献标识码:A   文章编号:1001-4551(2021)04-0494-05

本文引用格式:
宋宇宙,刘兆亮.基于ICEEMDEFICA联合降噪的滚动轴承故障诊断研究[J].机电工程,2021,38(4):494-497,520.
SONG Yu-zhou, LIU Zhao-liang. Rolling bearing fault diagnosis based on ICEEMD-EFICA combined noise reduction[J].Journal of Mechanical & Electrical Engineering, 2021,38(4):494-497,520.
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