基于EMD滚动轴承故障诊断的编程

资 源 简 介

基于EMD滚动轴承故障诊断的编程

详 情 说 明

基于EMD（经验模态分解）的滚动轴承故障诊断是一种常用的信号处理方法，主要用于从复杂的振动信号中提取故障特征频率。其核心思想是通过分解非线性和非平稳信号，得到一系列本征模态函数（IMF），从而揭示信号中的关键频率成分。

在实现过程中，首先采集滚动轴承的振动信号，这些信号通常包含噪声和多种频率成分。通过EMD算法，可以将原始信号逐步分解为若干个IMF分量，每个分量代表不同时间尺度下的振动特征。分解完成后，进一步分析IMF的频谱特性，提取与轴承故障相关的特征频率，如内圈、外圈或滚动体的故障频率。

这种方法能够有效处理实际工程中常见的非线性振动信号，并且不依赖于预设基函数，适用于不同工况下的轴承故障诊断。通过编程实现EMD分解及后续分析，可以自动化处理大量振动数据，提高故障诊断的效率和准确性。