基于EMD+FFT联合滤波方法在机床主轴非平稳信号分析中的应用

摘要：

针对数控磨床主轴振动信号中噪声影响特征值提取的问题,提出了一种基于经验模态分解方法(EMD)与快速傅里叶变换(FFT)联合的滤波方案.首先利用经验模态法(EMD)将主轴振动信号分解成若干个满足内稟模态函数的IMF分量,再利用快速傅里叶变换对每个IMF分量做时频转换,可以得出IMF分量的频域图谱.对包含噪声的IMF分量进行阈值滤波,得到降噪后的IMF分量,将IMF分量重新合成为原信号.利用仿真信号对该方法实验,同时对数控机床主轴信号进行实际测试表明,该方法不仅仅能够很好地分解出主要频率成分,同时弥补了FFT变换无法分析非平稳信号的缺点,提高了EMD算法的精度,有效地滤除主轴信号中的噪声成分.

关键词：EMD、FFT、IMF分量、阈值滤波

所属期刊栏目：57

分类号：TP301(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2019-08-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：82-85,90