噪声参数最优ELMD与谱峭度在滚动轴承故障诊断中的应用

为了精准、稳定地提取滚动轴承故障特征,提出一种噪声参数最优总体局部均值分解(Ensemble Local Mean Decomposition,ELMD)与谱峭度(Spectral Kurtosis,SK)相结合的轴承故障诊断新方法。首先引入相对均方根误差确定ELMD方法中的最优噪声幅值;然后对故障信号进行噪声参数最优ELMD分解,并选取具有最大相关性的窄带乘积函数(Product Function,PF)作为重构信号;最后利用谱峭度方法和包络解调方法对重构信号进行处理。实验结果表明,噪声参数最优ELMD方法可以有效地抑制ELMD分解中的模态混叠,与谱峭度结合可以准确地提取滚动轴承故障特征。

Application of Optimal Noise Parameter Ensemble Local Mean Decomposition and Spectral Kurtosis in Bearing Fault Diagnosis