基于EEMD和最小二乘支持向量機(jī)的滾動(dòng)軸承故障診斷方法研究.pdf

1、滾動(dòng)軸承是現(xiàn)代工業(yè)設(shè)備中最常用的機(jī)械零件，也是最易發(fā)生故障的零部件。滾動(dòng)軸承是否正常運(yùn)行對(duì)旋轉(zhuǎn)機(jī)械可靠性、壽命以及精度產(chǎn)生很大影響，因此滾動(dòng)軸承的故障診斷方法研究對(duì)于保證機(jī)械設(shè)備平穩(wěn)、安全運(yùn)行具有重要的意義。
　　本文運(yùn)用改進(jìn)相似極值延拓算法抑制EMD分解的端點(diǎn)效應(yīng)，在原有算法的基礎(chǔ)上增加了端點(diǎn)處是否為極值點(diǎn)的判斷，并通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該算法可以很好地抑制EMD端點(diǎn)效應(yīng)問(wèn)題。針對(duì)EMD分解模態(tài)混疊問(wèn)題，本文引入了EEMD算法消除模

2、態(tài)混疊的影響，仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，算法可以有效抑制模態(tài)混疊現(xiàn)象的發(fā)生，提高了EMD算法的分解精度。本文提出了一種EEMD和譜峭度相結(jié)合的滾動(dòng)故障特征提取方法，該方法通過(guò)運(yùn)用白噪聲幅值標(biāo)準(zhǔn)差準(zhǔn)則來(lái)確定EEMD算法的參數(shù)，并結(jié)合譜峭度和相關(guān)系數(shù)法篩選出有效IMF分量進(jìn)行信號(hào)重構(gòu)，最后以包絡(luò)譜分析結(jié)果診斷軸承故障。采用滾動(dòng)軸承的典型故障信號(hào)進(jìn)行分析驗(yàn)證，并與通用EEMD算法分析結(jié)果進(jìn)行實(shí)驗(yàn)對(duì)比，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本文方法提高了滾動(dòng)軸承故障特征提取的準(zhǔn)