基于EEMD-FSK的滚动轴承故障诊断

来源：机床与液压杂志2023年第4期北京时间：

作者：金志浩，陈广东，汪红，韩林洋

单位：沈阳化工大学机械与动力工程学院；沈阳化工大学机械与动力工程学院；沈阳化工大学机械与动力工程学院；沈阳化工大学机械与动力工程学院

摘要：为了解决轴承故障特征提取中经验模态分解(EMD)出现的模态混叠现象，提出一种集合经验模态分解(EEMD)、快速谱峭度选频和共振解调技术相结合的滚动轴承故障诊断方法。对原始振动信号进行EEMD处理，分解为多个本征模态函数(IMF)；将符合峭度准则的IMF分量筛选出来，对其进行信号重构，对重构信号进行快速谱峭度计算得出快速谱峭度图，从图中选出最优频带中心和带宽，确定FIR带通滤波器设计参数；最后通过共振解调技术对滤波信号进行包络分析，得出包络谱确定滚动轴承故障特征信息。通过滚动轴承实验分析，验证了此方法的可行性。

关键词：滚动轴承; 集合经验模态分解; 快速谱峭度; 峭度准则; 故障诊断

基金资助：国家自然科学基金联合基金项目（U1708254）；国家自然科学基金青年科学基金项目（11702178）