基于VMD和谱峭度的滚动轴承早期故障诊断方法

发布时间：2018-04-29 07:16

  本文选题：变分模态分解 + 快速谱峭度　； 参考：《中国测试》2017年09期

【摘要】：针对滚动轴承故障信号为多分量非平稳振动信号、故障早期特征微弱诊断困难的问题,该文提出变分模态分解(VMD)结合谱峭度的滚动轴承早期故障诊断方法。首先对振动信号进行VMD分解得到若干分量信号,选择峭度最大分量作为最优分量,然后对最优分量进行快速谱峭度计算并进行带通滤波、凸显故障冲击成分,通过分析滤波信号包络谱中故障频率成分实现故障诊断。实验数据分析结果表明该方法能有效诊断轴承早期故障,有一定的工程应用价值。
[Abstract]:In order to solve the problem that the fault signal of rolling bearing is multi-component non-stationary vibration signal and the early fault characteristics are weak, this paper presents a method of early fault diagnosis of rolling bearing based on variational mode decomposition (VMD) combined with spectral kurtosis. Firstly, some component signals are obtained by VMD decomposition of vibration signal, and the maximum kurtosis component is selected as the optimal component, then the fast spectral kurtosis of the optimal component is calculated and the bandpass filter is carried out to highlight the fault impact component. Fault diagnosis is realized by analyzing the fault frequency components in the envelope spectrum of filtered signals. The results of experimental data analysis show that this method can effectively diagnose the early fault of bearing, and has certain engineering application value.
【作者单位】： 华北电力大学机械工程系;
【基金】：中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2017MS190,2014MS156) 河北省自然科学基金项目(E2014502052)
【分类号】：TH133.33

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本文编号：1818955