ISSN10003762 CN411148/TH
轴承2018年2期 Bearing2018,No.2
4650
D0I;10. 19533/j. issn1000 3762.2018. 02. 011
一种基于EMD和典型谱峭图的改进型共振解调方法
刘文朋”，刘永强”，杨绍普”，廖英英
（石家庄铁道大学a.机械工程学院;b.土木工程学院，石家庄050043）
EMD和典型谱销图的改进型共振解调方法。该方法借助EMD优良的降噪效果，结合典型谱峭图方法，不但可以自适应地优化带通滤波器参数，还可以提高信噪比，增强故障冲击信号。通过对含典型故障的滚动轴承振动
信号进行分析，验证了该方法在提取微弱故障特征上的有效性。关键调：滚动轴承；故障诊断；共振解调；EMD；典型谱悄图
中图分类号：TH133.33；TN911.7
文献标志码：日
文章编号：10003762(2018)02004605
AnImprovedResonanceDemodulationMethodBasedonEMDandTypical
Kurtogram
( a. School of Mechanical Engineering; b. School of Civil Engineering,Shijiazhuang Tiedao University ,Shijiazhuang
050043,China)
Abstract; In order to solve the selection of band pass filter bandwidth and center frequency lack of adaptability in tradi-tional resonance demodulation method, an improved resonance demodulation method is proposes based on EMD and typical kurtogram. With the aid of excellent denoising effect of EMD and typical kurtogram method, the method not only self adaptively optimizes band pass filter parameters, but also improves signal to noise ratio, enhancing fault im-pact signal. The effectiveness of the proposed method in extracting a weak fault feature is verified through analysis of vi-bration signal of rolling bearings with typical fault.
Key words: rolling bearing;fault diagnosis ;resonance demodulation; EMD ; typical kurtogram
滚动轴承在含局部损伤故障运转时将会产生冲击尖脉冲信号，将含有故障信息的冲击信号提取出来是滚动轴承故障诊断的关键)，但机械设备运转时产生的大量振动噪声给故障冲击信号的检测造成了很大困难(2)。共振解调法是利用共振将尖脉冲信号输出为频率与传感器固有频率相接近的减幅振荡信号，从而放大了故障信息，再采用带通滤波器将故障冲击信息与低频干扰信息分离，包络分析提取出包含故障特征信息的低频波
收稿日期：2017-04-12；修回日期：2017-08-25
基金项目：国家自然科学基金项目（11572206，11472179 U1534204，11372199）；河北省自然科学基金项目（A2015210005,A2016210099）
作者简介：刘文朋（1991一），男，硕士研究生，研究方向为轴承状态监测与故障诊断，E-mail：1335866746qq.com。
万方数据
形，最后通过频谱分析观察是否含有故障的特征频率，从而判断故障发生的位置[3]。
然而，传统共振解调中带通滤波器参数的选择通常取决于历史数据和具体使用者的经验，常需要进行大量的尝试，无法适应轴承应用环境的变化和多样性。谱峭度方法对含有冲击信息的信号十分敏感，可以通过比较各个频带上的峭度值从而精确定位谱峭度值最大时所在的频带[4-6] 文献[7-9]重新定义了谱峭度并提出了快速谱峭图的算法，但其采用频带交替二分和三分法进行分解，所求得的频带往往过大"0)。典型谱靖图算法可以针对性地自动选择滤波带宽和中心频率，弥补了快速谱图带宽过大的问题"】，但当振动信号信噪比较低，噪声干扰较大时，效果也不太理想。
因此，为提高特征提取的准确性，提出一种基