[发明专利]基于EMD和形态滤波的轴承声发射信号特征提取方法在审
| 申请号： | 201810838825.9 | 申请日： | 2018-07-27 |
| 公开（公告）号： | CN108875279A | 公开（公告）日： | 2018-11-23 |
| 发明（设计）人： | 金榕舜;王强;范昕炜 | 申请（专利权）人： | 中国计量大学 |
| 主分类号： | G06F17/50 | 分类号： | G06F17/50;G06K9/00;G01M13/04 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 310018 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于EMD和形态滤波的轴承声发射信号特征提取方法，步骤如下：首先采用经验模态分解（Empirical Mode decomposition，EMD）方法将滚动轴承故障声发射信号分解为有限个本征模态函数（Intrinsic Mode Function，IMF）的线性组合；然后采用相关系数法选取能够反映故障特征的IMF分量，再用形态滤波法对选取的IMF分量进行去噪。最后，对去噪后的声发射信号进行希尔伯特（Hillbert）包络谱分析。本发明能够很好地提取滚动轴承故障声发射信号特征，诊断出轴承故障的位置。 | ||
| 搜索关键词： | 声发射信号特征 滚动轴承故障 声发射信号 滤波 去噪 轴承 本征模态函数 经验模态分解 故障特征 线性组合 轴承故障 滤波法 谱分析 系数法 包络 分解 诊断 | ||
【主权项】：
1.基于EMD和形态滤波的轴承声发射信号特征提取方法，其特征是依次采用如下步骤：（1）对滚动轴承故障的声发射信号进行经验模态分解，得到n个IMF分量和一个残余分量；（2）计算每个IMF分量与原始信号的相关系数，选取相关系数较大的分量，剔除其余分量；（3）对选取的每个IMF分量进行形态滤波法去噪；（4）对去噪后的IMF分量进行希尔伯特变换，提取包络信号，对包络信号进行傅里叶变换可得频谱图；（5）若某一频率处明显出现谱峰，正好与理论轴承故障频率相近，则说明轴承出现故障。
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