机械故障的级联共振和EMD联合参数辨识方法

摘要

针对强噪声背景下机械故障信号难以检测,参数辨识难度高的问题,提出了基于级联随机共振和经验模态分解的联合参数辨识方法。该方法利用EMD分层分解的思想,可以结合标准平均方差(Normalized Mean Squared Error,NMSE)准则筛选出最优IMF分量,最终实现原信号频率特征参数的准确拟合。实验结果表明,文中算法可有效消除随机共振处理后信号的边缘脉冲,进而实现信号频率的准确检测。在信噪比低于-15 dB时,算法的检测性能提升了约一个数量级,在固定检测差错概率为10^(-3)时,算法的信噪比增益可达到8 dB。新算法对于机械故障信号中的频率参数辨识具有检测误差小、适应范围广泛的优势,在保证带来一定信噪比增益的同时,可实现工程器件状态的准确判断,对于提取机械系统的故障特征、识别故障类型以及进一步地排故检修具有重要意义。