转子–轴承故障多通道振动信号分析方法

本文基于Rehman等于2011年提出的多元经验模态分解算法(Multivariate Empirical Mode Decom-position, MEMD)开展研究。该算法是经验模态分解(Empirical Mode Decomposition, EMD)用于多通道数据方面的应用,通过结合MEMD的基本理论,提出了多通道振动信号分析方法,首先,采集多通道振动信号,然后利用MEMD对多通道振动信号进行自适应分解,得到一系列多元本征模态函数(Intrinsic Mode Function, IMF)分量;接着,依据峭度准则从中选取包含故障信息的IMF分量;最后,对选出的分量采用频谱分析和Hilbert包络分析,提取故障特征。