模态分解用于旋转机械的故障诊断 EMD

资 源 简 介

模态分解用于旋转机械的故障诊断 EMD

详 情 说 明

模态分解是一种广泛应用于旋转机械故障诊断的信号处理方法，其中经验模态分解（EMD）是最具代表性的技术之一。EMD通过将复杂的振动信号自适应地分解为若干本征模态函数（IMF），能够有效提取隐藏在原始信号中的故障特征。

对于旋转机械而言，轴承、齿轮等关键部件的早期故障通常表现为微弱的周期性冲击信号，这些信号容易被强噪声淹没。EMD通过局部特征时间尺度分析，可以逐级分离信号中不同频率成分，从而凸显故障冲击成分。分解得到的IMF分量往往对应着机械系统的特定振动模态，通过分析IMF的幅值、频率等特征，能够准确识别故障类型。

相比传统傅里叶分析，EMD在处理非平稳信号时具有明显优势。其数据驱动的特性使其无需预设基函数，特别适合转速波动工况下的故障诊断。实际应用中常结合希尔伯特变换对IMF进行时频分析，进一步提升故障特征的辨识度。

该方法的局限性在于模态混叠和端点效应问题，后续发展的EEMD、CEEMD等改进算法有效缓解了这些缺陷。在风力发电机、航空发动机等旋转机械的智能运维中，EMD系列方法已成为振动分析的重要工具。