摘 要

滚动轴承在工业中有着极为重要的地位，绝大多数的机械设备中都有着滚动轴承的存在，在之前资料中，我们知道，有将近30%的机械故障是因为滚动轴承发生故障而产生的，这个比例在感应机电中更大，在40%左右，由此可见，对于滚动轴承的故障分析尤为重要，具有极大的意义。

在本文中我们主要的介绍了用EEMD分解信号的方法对滚动轴承工作时的信号进行诊断，确定滚动轴承的故障类型。本次设计中，我们先用EMD算法对信号进行分解，分析EMD算法的缺点，然后提出改进，引出EEMD算法，对故障信号进行EEMD分解，得到IMF，取其中具有明显故障信号特征的IMF，对其进行包络谱分析，根据包络谱图中显现出来的特征频率谱线确定其故障类型。

在本次设计中，我们采用EEMD算法结合包络谱分析的方法准确诊断出了滚动轴承的故障类型，验证了EEMD算法在轴承故障诊断中的有效性。

关键词：EEMD；故障轴承；IMF；包络谱分析

Abstract

In the industry ,Rolling has a very important position ,which was used in most of mechanical equipment parts.The before information shows in the mechanical equipment which use the rolling bearing approximately 30% of failures are due to the failure of rolling bearings produced;and in the an induction motor,approximately 40% of failures are due to bearing failure arising.we can see that the failure analysis of rolling bearing is particularly important.

In this article ,we diagnose the type of fault rolling bearing based on EEMD algorithm.In this design,we will start with EMD algorithm to decompose the signal analyze shortcomings of EMD algorithm,and then leads EEMD algorithm,to decompose the fault signal and obtain IMF,taking the obvious fault signal frequency IMF,its envelope spectrum analysis to determine the type of fault according to the envelope spectra revealed significant frequency spectrum.

In this design, we used EEMD algorithm combines envelope spectrum accurately diagnose the fault type of rolling bearings, to verify the effectiveness of EEMD algorithm in bearing fault diagnosis.

Keywords: EEMD;bearing fault;IMF;envelope spectrum

目录

摘 要 I

Abstract II

第一章 绪论 1

1.1目的及意义 1

1.2 国内外研究现状 2

1.3本文内容安排 3

第二章 EEMD方法介绍 4

2.1EMD（经验模态分解法） 4

2.1.1EMD基本原理 4

2.1.2EMD的分解过程 5

2.1.3EMD算法的优缺点 7

2.2EEMD（集合经验模式分解） 8

2.2.1EEMD基本原理 8

2.2.2EEMD的分解过程 9

2.3本章小结 9

第三章 基于EMD和EEMD算法的滚动轴承的故障诊断 10

3.1实验数据说明 10

3.1.1数据来源 10

3.1.2实验用数据说明 10

3.2正常信号与故障信号的分析 11

3.3基于EMD的故障信号分析 13

3.4EEMD算法的参数优化 14

3.4.1迭代次数的确定 14

3.4.2添加白噪声幅度的确定 17

3.5基于EEMD的故障信号分析 19

3.6本章小结 25

第四章 总结与展望 26

4.1基于EEMD的轴承故障特征提取总结 26

4.2展望 26

参考文献 27

致谢 29

第一章 绪论

1.1目的及意义

工业革命后，工业自动化渐渐在人们的生产生活中普及，到目前可以说已经全面普及，现代工业设备有大型，复杂，自动等一些特点。有时一个微小的设备故障，就会对整个系统造成安全性和稳定性等方面的影响，更有甚者会使系统瘫痪。滚动轴承的应用是非常广泛的，是在电力、航天、机械等领域中都有着应用的机械零件，但是滚动轴承有一个很大的缺点，就是很容易受到损坏^[1]。由此可见，对滚动轴承的故障分析就尤为重要。

滚动轴承是机械设备中常用的部件之一。有关资料显示：在使用滚动轴承的机械设备中，大约有30%的故障是因为滚动轴承故障而发生的机械故障，感应电机中有近40%的电机故障是因为滚动轴承发生故障引起的，由此可见，滚动轴承是否能够正常工作严重影响着整个生产^[2]。一旦滚动轴承呈现故障，轻则机器不能正常工作，降低生产效率，造成经济损失；严重的话，会造成使用机器工作人员的伤亡，更有可能对环境造成长久性的破坏。

滚动轴承由内圈，外圈，滚动体和保持架四个部分共同组成。下面我们对各个部分的工作状态与功能进行简单介绍：一般情况下，轴承的内圈的工作状态是，与机械传动轴一起转动工作。但是也有一种不常见但是存在的情况是，内圈固定，外圈以一定的速度运动；外圈则是被安装在固定或相对固定的支持物上，例如：箱体、轴承座或其他支持物上。外圈的运动状态比较复杂，有以下几种情况：一种是内圈固定，外圈以一定的速度转动；内圈与外圈同时以不同的速度转动。滚动轴承中的最核心的部件是滚动体，它可以减小相对运动的两个部件之间表面的摩擦力。此外，轴承的内圈和外圈上两部分分别设计有凹槽，主要目的有两个，一是为了降低滚动体与内圈，外圈之间的接触阻力，二则是防止滚动轴承移动。保持架的作用则是降低滚动体之间的摩擦，防止滚动体摩擦而产生损坏，并且使其等距离分布。

滚动轴承有一个区别于其他机械部件的显著特征，那便是其寿命的离散性比较大。正是因为轴承的这一特征，在使用过程中就会出现下面的情形：有的滚动轴承虽然在正常工作，但是它的工作时间已经远远超过其理论的工作时间了；然而也有滚动轴承工作时间没有达到理论，但是却产生了故障，不能正常工作。由上面的情形，我们会发现，要是按照滚动轴承的理论寿命进行按期维修，会产生下面几个问题：第一就是，有的滚动轴承已经超过其理论工作时间但是却还能正常工作，将其拆下，换上新的滚动轴承，会产生浪费；第二是，有的滚动轴承还没有工作到其理论工作时间就产生了故障，但是却没有及时的维修，直至到滚动轴承的理论工作时间再进行替换，在滚动轴承产生故障到维修的这段时间，这样会对机械设备的正常工作产生影响，严重的话会造成整个机械设备无法工作，产生经济损失。由此可见，及时检测滚动轴承的工作状态和故障诊断，在实际生产中设备的运行有着极其重要的意义。