基于快速自适应经验模态分解的轴承故障诊断

摘要

作为一种有效的非稳态信号处理方法,经验模态分解已经广泛地应用于旋转机械的故障诊断中.但是该方法的诸多弊端,如端点效应、模态混叠和终止准则等问题,限制了它的应用.提出了一种快速自适应经验模态分解的方法.该方法利用顺序统计滤波器拟合极值曲线,替代了费时低效的三次样条曲线方法.实验信号的分析结果表明,该方法具有快速、高效和自适应强的特点,在滚动轴承的故障诊断中取得了良好的效果.