基于WAEEMD和MSB的滚动轴承故障特征提取

作     者：郭俊超 甄冬 孟召宗 师占群 谷丰收 GUO Junchao;ZHEN Dong;MENG Zhaozong;SHI Zhanqun;GU Fengshou

作者机构：河北工业大学机械工程学院天津300130 Centre for Efficiency and Performance EngineeringUniversity of HuddersfieldHuddersfieldUKHD13DH 

出 版 物：《中国机械工程》 (China Mechanical Engineering)

年 卷 期：2021年第32卷第15期

页      面：1793-1800页

核心收录：

学科分类：08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 0802[工学-机械工程] 0801[工学-力学（可授工学、理学学位）] 080201[工学-机械制造及其自动化] 

基　　金：国家自然科学基金(51875166 U1813222) 

主　　题：加权平均集成经验模态分解 调制信号双谱 Teager能量峭度 滚动轴承 特征提取 

摘      要：针对调制信号双谱(MSB)方法仅能处理平稳信号的不足,提出了一种基于加权平均集成经验模态分解(WAEEMD)和MSB的滚动轴承故障特征提取方法。首先,利用WAEEMD将滚动轴承的非平稳振动信号分解成一系列具有平稳特性的固有模态函数(IMF);然后,开发了一种基于Teager能量峭度(TEK)的加权平均方法以强调敏感IMF的重要性,并将加权后的IMF重构为WAEEMD滤波信号;最后,应用MSB分解WAEEMD滤波信号中的调制分量并提取故障特征频率。仿真和实验结果表明,相对于快速谱峭度(FK)和EEMD-MSB方法,WAEEMD-MSB方法能更准确地获取故障特征,从而验证了WAEEMD-MSB方法的有效性。