基于DT-CWT的轴承故障诊断方法

简介

滚动轴承工作环境往往复杂多变,在对轴承进行故障检测时振动信号中夹杂大量的噪声,严重影响轴承故障的有效诊断。针对轴承故障信号的降噪问题,提出了一种将双树复小波变换（DT-CWT）和经验模态分解相结合的轴承故障诊断方法。该方法首先采用DT-CWT将非平稳的故障信号进行分解,得到多个不同频带的分量;然后将得到的小波分量用经验模态技术进行分解,从而得到各小波的主频率分量信号。仿真结果表明,该方法能有效提取强背景噪声下的故障特征信号,能够有效地识别轴承中不同故障类型。