基于SVD与改进EMD的滚动轴承故障诊断

摘要

针对经验模态分解(EMD)存在的模态混叠问题,提出一种奇异值分解(SVD)和改进经验模态分解相结合的信号分析新方法.该方法首先对故障信号进行SVD降噪,以消除随机干扰,再根据信号特征加入高频谐波信号并进行EMD进行分解,有效地减少模态混叠现象,最后对EMD分解得到的高频本征模态分量(IMF)进行代数运算得到故障冲击成分,经Hilbert包络分析,提取出故障特征信息.仿真信号分析了这种方法的实施过程,并将该方法成功运用于滚动轴承内圈和外圈故障的诊断中.实验结果证明:该方法能够有效地提取滚动轴承故障特征信息,实现故障诊断.