基于VMD和对称差分能量算子解调的滚动轴承故障诊断方法

发布时间：2018-05-09 10:32

  本文选题：变分模态分解 + 对称差分能量算子　； 参考：《机械传动》2017年05期

【摘要】：针对滚动轴承早期故障振动信号非平稳、强噪声,故障频率难提取的问题,提出了基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)和对称差分能量算子解调的滚动轴承故障诊断方法。首先,利用VMD方法将滚动轴承待分析信号分解成若干个模态分量;其次,根据峭度最大准则来选取被对称差分能量算子解调的模态分量,解调后获取待分析信号的幅值、频率信息并计算包络谱。实验结果表明:与传统能量算子相比,所提方法能突显故障特征频率并有效抑制虚假干扰频率,更有利于滚动轴承故障诊断。
[Abstract]:Aiming at the problems of non-stationary, strong noise and difficult to extract the fault frequency of the early fault vibration signal of rolling bearing, a fault diagnosis method for rolling bearing based on variational mode decomposition (VMD) and demodulation of symmetric differential energy operator is proposed. Firstly, the rolling bearing signal to be analyzed is decomposed into several modal components by VMD method. Secondly, the modal component demodulated by symmetric differential energy operator is selected according to the kurtosis maximum criterion, and the amplitude of the signal to be analyzed is obtained after demodulation. Frequency information and envelope spectrum are calculated. The experimental results show that compared with the traditional energy operator, the proposed method can highlight the fault characteristic frequency and effectively suppress the false interference frequency, which is more conducive to the fault diagnosis of rolling bearings.
【作者单位】： 内蒙古科技大学机械工程学院;内蒙古自治区机电系统智能诊断与控制重点实验室;包头钢铁集团公司设备动力部;
【基金】：国家自然科学基金(51565046) 内蒙古自然科学基金(2017MS0509) 内蒙古科技大学创新基金(2015QDL12)
【分类号】：TH133.33

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本文编号：1865683