滚动轴承是旋转机械中最常用的部件之一,但却是易损件,许多旋转机械中的故障都与滚动轴承有关。因此,研究滚动轴承的故障诊断技术具有十分重要的意义。在分析了传统滚动轴承的振动信号处理方法的基础上,将经验模态分解法(EMD)应用到滚动轴承的故障诊断中来。本文研究了该方法的基本原理,研究了该方法产生的端点效应,提出了改进的信号延拓技术;采用Matlab和Visual Basic混合编程的方式开发了基于经验模态分解法的滚动轴承故障诊断的原型系统;以仿真信号和实验数据进行分析,验证了该方法有效性。本文的主要研究内容如下: 第一章论述了滚动轴承故障诊断技术的研究意义;分析了滚动轴承故障诊断在国内外的发展现状和常用的滚动轴承分析方法;最后,提出了本文的研究内容,并给出论文的总体框架。 第二章阐述了滚动轴承的几种主要的失效形式,通过滚动轴承的旋转机制和动力学分析,给出了特征频率的计算公式,然后分析了滚动轴承中常见失效的振动特点,最后介绍了常用的滚动轴承振动诊断方法。 第三章介绍了经验模态分解方法和希尔伯特变换的基本原理;最后,通过对仿真振动信号进行EMD和小波分解分析比较,验证了该方法分析非平稳信号的有效性。 第四章研究了EMD方法中产生的一个重要的问题——端点效应,论述了几种端点延拓技术,并提出了改进的偶延拓端点延拓方法。 第五章研究了基于经验模态分解法的滚动轴承故障诊断方法的具体实施流程。研究了中值滤波技术在滚动轴承振动信号预处理中的应用;最后应用所拟定的新方法对实际的滚动轴承振动信号进行了分析,并取得了较好的效果。 第六章结合Matlab和Visual Basic的优点,采用混合编程的方式开发了基于EMD的滚动轴承故障诊断系统的原型系统。 第七章对全文进行总结,并对今后的工作提出了展望。