模态特征分量(IMF)在轴承故障诊断中的选用原则综述

经验模态分解(Empirical Mode Decomposition, EMD)及其衍生算法近年来在轴承故障领域得到了广泛应用。该类算法可以基于振动信号自身的特点对其进行自适应分解，得到一组蕴含不同频率成分的固有模态函数(Intrinsic Mode Function, IMF)。但是该类算法由于自身分解规则的缺陷不可避免地存在端点效应与模态混叠现象，从而产生了一些虚假IMF分量，影响轴承故障诊断的准确性。此外，EMD类算法分解得到的IMF通常是噪声或干扰信号，只有少数分量能够反映轴承故障特征。因此，如何筛选含有丰富故障信息的敏感IMF是该类算法的关键。文章首先介绍了EMD及其衍生算法，然后总结了目前在滚动轴承故障诊断领域中选取敏感IMF的主要准则，并阐述了其优缺点。