CAJ | 학술논문

滚动轴承的故障信号具有非平稳性、非线性等特点，在经验模态分解过程中会出现模式混叠现象。集合经验模态分解算法（EEMD）是在原始信号中引入随机高斯白噪声序列，改变信号的局部时间跨度，可以有效抑制常规经验模态分解过程中产生的模式混叠现象。在研究EEMD原理的基础上，引入白噪声的幅值标准差准则来选择EEMD参数，并且对分解得到的所有的固有模态函数（IMF）分量通过相关系数法提取有效本征模态分量，再对提取的有效本征模态函数分量阀值处理后进行重构。通过Hilbert变换对重构信号进行包络谱分析，提取滚动轴承的故障特征。轴承故障信号实验结果表明，EEMD方法可以有效应用于滚动轴承的故障诊断中。
곤동축승적고장신호구유비평은성、비선성등특점，재경험모태분해과정중회출현모식혼첩현상。집합경험모태분해산법（EEMD）시재원시신호중인입수궤고사백조성서렬，개변신호적국부시간과도，가이유효억제상규경험모태분해과정중산생적모식혼첩현상。재연구EEMD원리적기출상，인입백조성적폭치표준차준칙래선택EEMD삼수，병차대분해득도적소유적고유모태함수（IMF）분량통과상관계수법제취유효본정모태분량，재대제취적유효본정모태함수분량벌치처리후진행중구。통과Hilbert변환대중구신호진행포락보분석，제취곤동축승적고장특정。축승고장신호실험결과표명，EEMD방법가이유효응용우곤동축승적고장진단중。