基于改进EEMD与MED的滚动轴承故障声发射特征提取方法技术

本发明专利技术提供一种基于改进EEMD与MED的滚动轴承故障声发射特征提取方法，包括如下步骤：S1：进行基于敏感imf与归一化指标寻优的EEMD去噪，并得到去噪信号；S2：进行MED滤波，并得到冲击成分较强信号；S3：进行谱分析并得出故障特征。该方法将声发射波形信号处理方法引入到石油石化中关键轴承的故障诊断检测中。将改进的EEMD信号处理方法引入到声发射轴承信号中，实现现场复杂噪声的滤波处理。将MED信号处理方法引入改进EEMD滤波后的信号处理做频谱分析以实现对旋转设备故障频率、故障部件的精确识别与定位。识别与定位。识别与定位。

【技术实现步骤摘要】
基于改进EEMD与MED的滚动轴承故障声发射特征提取方法


[0001]本专利技术具体涉及一种基于改进EEMD与MED的滚动轴承故障声发射特征提取方法。

技术介绍

[0002]随着科学技术的不断发展，旋转机械在工业各个领域中的应用日渐广泛。然而，由于旋转机械长期的运转，旋转机械极其容易造成不同程度的损害，产生各种故障类型。当故障达到一定的程度，如果不能及时发现并加以维修，可能会造成不必要的停机，不但影响企业的经济效益，而且会引发安全事故。因此，为了更好的判定旋转机械的故障类型，进一步提高故障诊断的可靠性、准确性就显得十分迫切。
[0003]目前轴承故障诊断检测技术主要集中于温度检测法、振动检测法以及油液检测法。由于温度检测法在轴承发生点蚀、剥落和轻微磨损等早期故障发生时温升现象不明显，且在整个故障发展过程中，轴承温度变化具有一定的滞后性，故其不适合进行在线的动态监测；振动检测法由于受频响、灵敏度、定量损伤评估、传感器安装方位以及抗干扰能力的限制，早期轴承故障诊断的准确性、可靠性较低，不适合早期状态诊断；油液检测法对故障的灵敏度也较低，且在本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于改进EEMD与MED的滚动轴承故障声发射特征提取方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：进行基于敏感imf与归一化指标寻优的EEMD去噪，并得到去噪信号；S2：进行MED滤波，并得到冲击成分较强信号；S3：进行谱分析并得出故障特征。2.根据权利要求1所述的基于改进EEMD与MED的滚动轴承故障声发射特征提取方法，其特征在于：选用信噪比、标准差、相关系数以及峭度特征来衡量去噪效果，并进行归一化设置。3.根据权利要求1所述的基于改进EEMD与MED的滚动轴承故障声发射特征提取方法，其特征在于：当信号和噪声同时存在于同一IMF分量时，利用归一化的评价指标，循环分解重构信号的方式实现EEMD去噪精度的提高，通过每次EEMD分解时选取敏感IMF来重构信号，并通过归一化的评价指标来衡量重构信号去噪效果，再以归一化指标全局最优点为去噪迭代终止条件，以实现轴承故障信号自适应去噪。4.根据权利要求1所述的基于改进EEMD与MED的滚动轴承故障声发射特征提取方法，其特征在于：对于卷积形式的AE冲击信号y(n):式中，x(n)为故障冲击信号，h(i)为系统的传递函数，s(n)为噪声干扰。5.根据权利要求4所述的基于改进EEMD与MED的滚动轴承故障声发射特征提取方法，其特征在于：由于环境噪声...

【专利技术属性】
技术研发人员：王晓东，熊运涛，齐红元，范锐，叶华伦，岳志坚，侯东明，罗仁江，刘进，
申请(专利权)人：齐红元叶华伦，
类型：发明
国别省市：