基于改进经验小波变换的时频分析方法及其在滚动轴承故障诊断中的应用

经验小波变换是最近提出的非平稳信号分析方法,针对其不足,提出了一种改进的经验小波变换方法;同时结合瞬时频率新定义,提出了一种非平稳信号时频分析新方法.该方法首先通过改进的经验小波变换将一个复杂的非平稳信号自适应地分解为若干个具有紧支集频谱的内禀模态函数之和;再通过对每个内禀模态函数进行解调,得到原始信号的时频分布.将提出的方法应用于滚动轴承试验数据分析,并将其与希尔伯特黄变换进行了对比,结果表明,论文提出的方法能够有效地诊断滚动轴承故障,且诊断效果优于希尔伯特黄变换方法.     

自适应掩膜信号集成局部特征尺度分解及其应用

局部特征尺度分解（LCD）是为克服经验模态分解（EMD）中均值曲线构造的不足而提出的一种自适应信号分解方法,已被应用于机械故障诊断领域.但LCD存在与EMD类似的模态混叠问题,为此,基于均匀相位差掩膜信号构造,提出了自适应掩膜信号集成局部特征尺度分解（AMSELCD）,该方法不仅能够将一个复杂信号自适应地分解为若干个本征模态函数和一个剩余项之和,而且能够有效地解决LCD的模态混叠现象.通过仿真信号分析,将AMSELCD与现有多种抑制模态分解方法进行了对比,结果表明了所提方法的有效性和优越性.最后,针对滚动轴承和转子碰摩故障振动信号的调制特征,将所提AMSELCD方法应用于转子碰摩和滚动轴承的故障诊断,对比和实验分析结果进一步验证了所提方法的有效性和优越性.