为了解决轴承故障特征提取中经验模态分解(EMD)出现的模态混叠现象,提出一种集合经验模态分解(EEMD)、快速谱峭度选频和共振解调技术相结合的滚动轴承故障诊断方法。对原始振动信号进行EEMD处理,分解为多个本征模态函数(IMF);将符合峭度准则的IMF分量筛选出来,对其进行信号重构,对重构信号进行快速谱峭度计算得出快速谱峭度图,从图中选出最优频带中心和带宽,确定FIR带通滤波器设计参数;最后通过共振解调技术对滤波信号进行包络分析,得出包络谱确定

针对滚动轴承故障诊断模型在噪声干扰下鲁棒性能差的问题,提出一种基于小波阈值去噪(WTD)、AR谱和思维进化算法(MEA)优化反向传播神经网络(BPNN)的轴承故障诊断方法。以原始振动信号为输入,采用小波方法分解重构原始信号滤除高频噪声,然后采用Burg算法估计AR模型参数提取降噪信号功率谱特征,最后将特征向量与对应标签分别作为MEA-BPNN神经网络的输入、输出进行训练,最终实现诊断。将该方法与一些先进的人工神经网络诊断方法作比较,测试该诊断模型的