摘要：针对滚动轴承故障信号非线性、非平稳特征导致的故障频率难以提取的问题,提出一种基于补充总体平均经验模态分解（Complementary EEMD,CEEMD）和奇异值差分谱结合的滚动轴承故障诊断方法。CEEMD分解向原信号成对地添加符号相反的白噪声,几乎消除残留白噪声的影响。首先,对故障信号利用CEEMD算法进行分解,得到若干IMF（Intrinsic Mode Function）分量,然后运用相关系数—峭度准则对IMF分量进行筛选并重构,再对重构信号进行奇异值分解,并求出奇异值差分谱,根据奇异值差分谱理论进行消噪和重构,最后对重构信号进行Hilbert包络谱分析,提取故障频率。实验结果表明,提出的方法,能精确地提取滚动轴承的故障频率。

关键词：ceemd 奇异值差分谱 滚动轴承 故障诊断 

单位：华北电力大学能源动力与机械工程学院 河北保定071003