基于EEMD和快速谱峭度的滚动轴承故障诊断研究

从经验模态分解(EMD)中得到的本征模态函数(IMF)存在模态混合现象,并且其末端效应影响分解效果,针对这一问题,以西安交通大学XJTU-SY滚动轴承中的振动数据为例,对其外圈振动的正常数据和失效数据分别进行了对比研究。首先,采用集合经验模态(EEMD)分别对正常和失效轴承的振动信号进行了分解,得到了各阶IMF分量;然后,通过峭度准则选择关键的IMF分量进行了信号重构,计算了重构的信号快速谱峭度,根据快速谱峭度得出的中心频率和带宽为依据,对重构信号进行了带通滤波处理;最后,对包络谱进行了对比分析,获得了滚动轴承的准确故障特征信息。研究结果表明:通过EEMD分解和快速谱峭度得出滤波后的重构信号降噪效果明显,可以得到良好的故障带宽和中心频率;该方法能有效测出XJTU-SY滚动轴承出现外圈故障时的振动频率。