针对滚动轴承损伤性故障的故障诊断问题,提出基于极值域均值模式分解(extremum field mean modedecomposition,EMMD)的故障诊断方法,进行故障特征频率的提取。首先通过EMMD方法将原始信号分解成若干个本征模函数(intrinsic mode function,IMF),然后通过计算各个IMF与原始信号的相关系数,确定包含故障特征信息的主要成分,除去虚假分量。最后针对主要成分的本征模函数进行Hilbert包络解调提取故障特征,即轴承的损伤性故障特征。通过工程实例信号的分析结果以及与经验模式分解(empirical mode decomposition,EMD)方法的对比均表明,该方法能较快地提取轴承的故障特征。
针对转子不平衡故障和滚动轴承微弱损伤性故障的复合故障诊断问题,提出了基于第2代小波和极值域均值模式分解(extremum field mean mode decomposition,简称EMMD)的故障诊断方法,进行了复合故障的耦合特征分离和故障特征频率的提取。该方法首先应用第2代小波对原始信号进行分解与重构;然后针对分解与重构出的低频信号进行频谱分析提取低频非调制故障特征;最后针对高频共振调制信号进行基于EMMD的解调分析,以准确提取调制故障特征。通过工程实例信号的分析结果表明,该方法能够提取转子系统的复合故障特征。
