基于EMD的滚珠丝杠副故障特征提取技术与方法研究.pdf

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1、2013年8月机床与液压Aug．2013第4l卷第15期MACHINET0OL&HYDRAULICSV0l_41No．15DOI：10．3969／j．issn．1001—3881．2013．15．051基于EMD的滚珠丝杠副故障特征提取技术与方法研究吴丽媛，谭继文，文妍(青岛~_r-3v学，山东青岛266033)摘要：基于EMD分解得到多个IMF分量，取前10个IMF分量计算能量，通过归一化处理，得到滚珠丝杠振动故障信号能量的归一化特征向量，建立丝杠故障信号各频带能量与丝杠故障之间的映射关系。该向量可作为神经网络输入向量，为神经网络提供了

2、新的输入样本。关键词：经验模态分解；特征提取；能量统计；滚珠丝杠中图分类号：TG659文献标识码：A文章编号：1001—3881(2013)15—192—2StudyonBallscrewFaultCharacteristicsExtractionTechnologyBasedonEMDWuLiyuan．TANJiwen。WENYan(QingdaoTechnologicalUniversity，QingdaoShandong266033，China)Abstract：BasedonEMDdecomposition，anumberofIM

3、Fcomponentsweregotten．Thetop10IMFcomponentsweretakentocalculatetheenergy．Thenthroughnaturalizationprocessing，theballscrewvibrationfaultsignalenergynormalizedeigenvectorsweregotten，themappingbetweenthescrewfaultsignalbandenergyandthescrewfailurewasestablished．Thevectorcanb

4、etakenasneu—ralnetworkinputvector．Itprovidesnewinputsamplesforneuralnetwork．Keywords：Empiricalmodedecomposition；Characteristicsextraction；Energystatistic；Ballscrew数控机床是机械制造业的基础设备，滚珠丝杠作(1)整个信号中极点的个数与零点的个数相等为数控机床进给系统中最关键的部件之一，它如发生或者至多相差1；故障将严重影响产品的质量和数控机床的效率，给国(2)在信号上任何一点，由

5、局部极大值确定的家和企业造成巨大的经济损失。因此，开展数控机床包络线和局部极小值确定的包络线的平均值为零。滚珠丝杠故障诊断方法的研究，具有重要的理论意义采用EMD方法对任意信号(t)进行分解的步骤和实用价值。经验模态分解(EmpiricalModeDecom—如下：position，EMD)方法是由美国NASA的黄锷博士提(1)找出信号的所有局部极大值和极小值点，出的一种信号分析方法，它依据数据信息自身的时间然后用三次样条曲线将所有的局部极大值点连接起来尺度特征来进行信号分解，无须预先设定任何基函形成上包络线，将所有的局部极小值点连接起来

6、形成数。这一点与建立在先验性的谐波基函数和小波基函下包络线。数上的傅里叶分解与小波分解方法具有本质性的差(2)上下包络线的平均值记为m，计算别。EMD方法在处理非平稳及非线性数据上具有非h1(t)=(t)一m(1)常明显的优势。作者将EMD分解应用到滚珠丝杠故若h(t)满足IMF的定义，则h(t)是原信号障特征提取中，然后通过能量特征提取构造滚珠丝杠(t)的第一个IMF分量。故障特征向量。(3)若(t)不满足IMF的定义，就把h。(￡)作1EMD的基本原理为原始数据，重复步骤(1)、(2)，得到上下包络线经验模态分解方法EMD是近年来在机

7、械故障诊的平均值m计算断领域较受关注的一种自适应的信号处理方法，是根h(t)=h。(￡)一m11(t)(2)据复杂信号函数本身的局部特征时间尺度将信号分解再判断h(t)是否满足IMF的定义，重复循环k成有限个内禀模态函数IMF(IntrinsicModeFunction)次，得到和一个余项之和，所分解出来的各IMF分量包含了h()=hm_1](t)一m(t)(3)原信号的不同时间尺度的局部特征信号，余项表示信使m(t)满足IMF的定义，记C=h。号的变化趋势。其中IMF需满足以下两个条件：(4)将C从数据(t)中分离出来，得到收稿日期：2

8、012—07—09基金项目：国家自然科学基金资助项目(51075220)；青岛市科技计划项目(12—1—4—4一(3)一jch)作者简介：吴丽媛(1987一)，女，硕士研究生，研究方向为机械系