基于CEEMD-MOMEDA-FCM的圆锥滚子轴承故障诊断

刘敏; 杨清清; 涂君焕; 占金青

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基于CEEMD-MOMEDA-FCM的圆锥滚子轴承故障诊断

更新时间：2025-09-19

- 基于CEEMD-MOMEDA-FCM的圆锥滚子轴承故障诊断
- Fault diagnosis of tapered roller bearing based on CEEMD-MOMEDA-FCM
- 机械传动 2025年页码：1-10
- 作者机构：
  
  1.华东交通大学机电与车辆工程学院，南昌 330013
  2.捷姆轴承集团有限公司，衢州 324200
  3.中国科学院合肥物质科学研究院智能机械研究所，合肥 230031
- 作者简介：
  
  刘敏，男，1990年生，江西吉安人，博士，副教授；主要研究方向为机构学、故障诊断；lmin2016@foxmail.com。
  占金青（通信作者），男，1979年生，江西九江人，博士，教授；研究方向为柔顺机构拓扑优化；zhan_jq@126.com。
- 基金信息：
  
  江西省自然科学基金项目(20224BAB204041);中国博士后科学基金项目(2022M723189)
- DOI：
  中图分类号： U264.7
- 收稿日期：2025-06-04，
  
  修回日期：2025-08-17，
  
  网络出版日期：2025-09-19，
- 稿件说明：
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刘敏，杨清清，涂君焕，等.基于CEEMD-MOMEDA-FCM的圆锥滚子轴承故障诊断［J］.机械传动，XXXX，XX（XX）：1-10.

LIU Min，YANG Qingqing，TU Junhuan，et al.Fault diagnosis of tapered roller bearing based on CEEMD-MOMEDA-FCM［J］.Journal of Mechanical Transmission，XXXX，XX（XX）：1-10.
刘敏，杨清清，涂君焕，等.基于CEEMD-MOMEDA-FCM的圆锥滚子轴承故障诊断［J］.机械传动，XXXX，XX（XX）：1-10. DOI：

LIU Min，YANG Qingqing，TU Junhuan，et al.Fault diagnosis of tapered roller bearing based on CEEMD-MOMEDA-FCM［J］.Journal of Mechanical Transmission，XXXX，XX（XX）：1-10. DOI：

摘要

目的

圆锥滚子轴承是工业设备中常见的关键部件，其故障会导致设备的停机和生产事故。准确并及时地进行圆锥滚子轴承故障诊断，对设备的安全运行和维护具有重要意义。为此，采用互补集合经验模态分解（Complementary Ensemble Empirical Mode Decomposition

CEEMD）、多点最优最小熵解卷积调整（Multipoint Optimal Minimum Entropy Deconvolution Adjustment

MOMEDA）和模糊C-均值（Fuzzy C-Means

FCM）相结合的方法，对圆锥滚子轴承故障诊断进行了研究。

方法

首先，采集圆锥滚子轴承在正常工作和故障状态下的振动信号，并利用CEEMD-MOMEDA方法对信号进行分解，提取其时频特征；其次，应用FCM算法对时频特征进行聚类，以实现对圆锥滚子轴承故障状态的判定。

结果

试验结果表明，该方法可对大量的圆锥滚子轴承故障数据进行准确的诊断分析，提高了工作效率，验证了该方法的有效性和优越性。

Abstract

Objective

Tapered roller bearings are common key components in industrial equipment

and their failures can lead to equipment downtime and production accidents. Accurate and timely fault diagnosis of tapered roller bearings is of great significance to the safe operation and maintenance of equipment. Therefore

the fault diagnosis of tapered roller bearings was studied by combining complementary ensemble empirical mode decomposition (CEEMD)

multipoint optimal minimum entropy deconvolution adjusted (MOMEDA) and fuzzy C-means (FCM).

Methods

First

the vibration signals of tapered roller bearings in normal working and faulty states were collected

and the CEEMD-MOMEDA method is used to decompose the signals and extract their time-frequency features; Then

the FCM algorithm was used to cluster the time-frequency features to determine the fault state of the tapered roller bearing.

Results

The test results show that this method can accurately diagnose and analyze a large amount of tapered roller bearing fault data

improve work efficiency

and verify the effectiveness and superiority of this method.

关键词

Keywords

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