基於EMD分解和訊號稀疏共振理論的軸承故障訊號分析

背景：

本程式以軸承的故障診斷為背景，主要是提取軸承外圈故障特徵頻率與內圈故障特徵頻率。

程式碼下載

參考文獻：

[1]陳向民,於德介,羅潔思.基於訊號共振稀疏分解的包絡解調方法及其在軸承故障診斷中的應用[J].振動工程學報,2012(6):628-636.

[2] Yu D , Cheng J , Yang Y . Application of EMD method and Hilbert spectrum to the fault diagnosis of roller bearings[J]. Mechanical Systems and Signal Processing, 2005, 19(2):259-270.

 

[3] 張文義, 於德介, 陳向民. 基於訊號共振稀疏分解與能量運算元解調的軸承故障診斷方法[J]. 中國電機工程學報, 2013, 000(020):111-118.

 

實現步驟：

1.根據衝擊性成分與諧波成分的品質因子有明顯的不同，而衝擊性成分具有明顯的低品質因子屬性，首先利用“訊號稀疏共振理論”提取出低品質因子分量對應的衝擊性成分，完成訊號的初步處理，降低噪聲影響。

2.對低品質因子分量進行EMD分解，得到若干各IMF分量。考慮到故障資訊主要反映在前幾個IMF分量的調製幅值，所以主要分析前幾個IMF分量。

3.根據軸承故障資訊反映在調製訊號，對前幾個IMF分量進行能量運算元解調得到瞬時幅值譜，通過瞬時幅值譜判斷是否存在故障頻率，從而判斷軸承故障型別

 

模擬訊號：

根據軸承故障訊號特點，設定瞭如下的模擬訊號，具體如下所示：

 

 

最後，上述的未知引數的取值如下所示：

 

模擬結果

 

 

實際訊號：

實際故障訊號，是從網上下載的美國凱斯西儲大學的軸承故障訊號，它是以mat檔案的格式給出。我們下載了兩組故障資料，分別是內圈故障資料和外圈故障資料

資料1：

資料2：

 

程式碼下載