基于 CEEMDAN 与自适应阈值降噪的滚动轴承故障诊断

来源：机械与电子杂志2023年第03期北京时间：

作者：邱林江;花小朋;徐森

单位：盐城工学院信息工程学院,江苏 盐城 224051

摘要：针对滚动轴承故障信息受到噪声污染而难以识别的问题,提出一种基于自适应噪声完备集合经验模态分解和自适应阈值降噪( CEEMDAN-ATD )的滚动轴承故障诊断方法。首先对原始振动信号进行 CEEMDAN 分解;其次利用灰色关联分析法( GRA )筛选出噪声主导和信号主导的分量;然后对噪声主导分量分别进行自适应阈值降噪( ATD )处理,并与信号主导分量进行重构;最后通过分析重构信号的 Teager 能量谱实现滚动轴承故障的识别。采用凯斯西储大学轴承数据对所提方法进行验证,并与完全总体经验模态分解 自适应阈值降噪( CEEMD-ATD )和 CEEMDAN 小波阈值降噪( CEEMDAN-WTD ) 2 种方法作比较,结果表明,所提方法表现出较好的自适应性和去噪效果,能够较好地服务于滚动轴承故障诊断。

关键词：故障诊断;模态分解;灰色关联分析;自适应阈值;降噪

基金资助：国家自然科学基金面上项目( 62076215 )