机械工程学报

作者：郑近德, 应万明, 潘海洋, 童靳于, 刘庆运, JI Jinchen

单位：1. 安徽工业大学机械工程学院 马鞍山 243032;2. 悉尼科技大学机械与机电工程学院 新南威尔士州 澳大利亚 2007

关键词：全息希尔伯特谱分析,时频分析,非线性耦合,故障调制,故障诊断；

基金：国家自然科学基金（51975004）和安徽省自然科学基金（2008085QE215）资助项目。

时频分析方法能够有效同时提取故障设备振动信号的时间和频率信息，但在全面反映非线性振动信号幅值调制与频率调制特征之间的跨尺度耦合关系方面仍存在局限，且容易受到噪声干扰。对此，创新性地将全息希尔伯特谱分析（Holo-Hilbert spectral analysis，HHSA）方法引入到机械故障诊断中。HHSA通过双层经验模态分解（EMD）结构可完整地描述振动信号的内部调制特性，非常适合机械局部故障的检测。同时，为了进一步提升HHSA的诊断精度、抑制EMD模态混叠和噪声干扰，提出一种基于改进再生相移正弦辅助经验模式分解（Improved regenerated phase-shifted sinusoid-assisted EMD，IRPSEMD）的改进HHSA方法（IHHSA）。通过仿真信号验证IHHSA方法用于局部故障检测和诊断的有效性。最后，将IHHSA应用于齿轮裂纹故障和滚动轴承局部故障诊断中，结果表明，提出的IHHSA方法能够更全面地反映和呈现非线性故障振动信号的内部调制关系，且具有更好的故障识别能力。

来源：2023年第1期

《机械工程学报》期刊编辑部

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