电机轴承故障诊断，EMD分解程序

资 源 简 介

电机轴承故障诊断，EMD分解程序

详 情 说 明

电机轴承的故障诊断是工业设备健康监测的重要环节。西储大学提供的轴承故障数据集为研究人员提供了标准化的测试基准。本文将介绍一种基于EMD分解的诊断方法。

EMD（经验模态分解）是一种自适应信号处理方法，特别适合处理非平稳、非线性的振动信号。它在轴承故障诊断中的应用主要包含以下几个步骤：

首先对采集到的轴承振动信号进行EMD分解，将其分解为若干本征模态函数（IMF）。这些IMF分量包含了原始信号在不同时间尺度上的特征。对于轴承故障信号，特定的IMF分量会携带故障特征信息。

然后对包含故障特征的IMF分量进行包络分析。包络谱能够突出信号中的周期性冲击成分，这对于检测轴承的局部损伤非常有效。通过观察包络谱中出现的特征频率，可以判断轴承是否存在故障以及故障的类型。

能量谱分析是另一个重要环节。通过计算各IMF分量的能量分布，可以了解故障信号的能量集中区域。不同类型的故障往往会导致能量在不同频段的特定分布模式。

这种方法结合了信号处理的多尺度特性和频谱分析的优势，能够有效提取轴承故障特征。相比传统的频谱分析，EMD方法对非平稳信号具有更好的适应性，在早期故障诊断中表现出色。