基于多重降噪的轴承故障诊断研究

针对轴承振动信号特征提取困难的问题,提出一种多重降噪方法,对信号进行降噪处理。首先通过小波软阈值(WTD),实现初步降噪。利用集合经验模态分解(EEMD)得到一系列特征模态函数(IMF),根据计算的相关系数,挑选出合适的IMF分量,得到第二重降噪信号。将IMF分量设为奇异值分解(SVD)的前置处理单元,依次去噪并重构信号,实现第三层降噪。基于MATLAB进行仿真实验,将EEMD-SVD算法与该方法进行对比,可看出该方法降噪后信噪比明显提高。对轴承数据进行处理,验证了经该方法降噪预处理后故障信号特征提取的有效性。