随机共振消噪与ELMD相结合的轴承故障诊断

摘要

针对实际工况下轴承故障信号容易淹没在强烈噪声中难以提取,局部均值分解（local mean decomposition,LMD）在信号处理方面不可避免出现模态混叠现象的问题,提出1种基于随机共振（Stochastic Resonance,SR）与总体局部均值分解（ensemble local mean decomposition,ELMD）相结合的轴承故障诊断方法。首先将采集到的实际轴承振动信号进行随机共振消燥,以白噪声驱动与双稳系统形成随机共振现象,将噪声的部分能量转移到低频区域集中,提高信号的信噪比;然后将经过随机共振后的信号进行ELMD分解,得到1组乘积函数（product function,PF）,以及1个残余分量,对得到的PF分量进行时频分析,最终发现轴承故障特征频率。实验结果表明,该方法可以提高信号信噪比,以达到微弱信号检测的目的,因此可以很好的应用在轴承故障诊断中。