基于经验模态分解的注射机轴承故障诊断 |
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作者姓名: | 郭阳勇 苟坤 孙睿 魏娟 |
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作者单位: | 成都师范学院计算机科学学院,四川 成都 611130;四川永祥多晶硅有限公司,四川 乐山 614800 |
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基金项目: | 成都师范学院科研项目;四川省科技厅项目;四川省科技厅应用基础项目 |
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摘 要: | 针对注射机轴承信号进行故障诊断易受到工作环境中其他噪声影响的问题,提出一种基于经验模态分解(EMD)结合快速傅立叶变换(FFT)对轴承振动信号提取故障特征的方法。对振动信号使用EMD算法以完成信噪分离,选取出高信噪比分量进行FFT算法变换,通过频谱图分析轴承故障位置。结果表明:使用变分模态分解算法对含有较大噪声的仿真信号和强背景噪声下注射机轴承故障信号有较好的降噪效果,通过FFT能准确诊断注射机轴承是否出现故障,二者结合达到很好的故障诊断效果,去噪效果明显,为其他旋转机械的故障诊断提供了参考。
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关 键 词: | 注射机 故障诊断 经验模态分解 快速傅立叶变换 |
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