广义变分模态分解方法及其在变工况齿轮故障诊断中的应用

发布时间：2018-06-14 11:42

  本文选题：故障诊断 + 齿轮　； 参考：《振动工程学报》2017年03期

【摘要】：变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)是近年来提出的非平稳信号分解方法,通过将信号分解问题转化为变分约束问题,从而实现多变量信号的模态分离。但VMD方法在分析时变多分量信号时存在模态混叠现象。对此,提出了一种适合分析时变模态的信号处理方法——广义变分模态分解(Generalized VMD,GVMD)。通过分析仿真信号,将GVMD与小波变换,原VMD和希尔伯特黄变换等方法进行了对比,结果表明,新提出的GVMD方法分解结果更精确,时频分辨率更高。最后,将GVMD方法应用于变转速齿轮振动信号故障特征的识别,结果表明了论文方法的有效性。
[Abstract]:Variational Mode decomposition (VMD) is a nonstationary signal decomposition method proposed in recent years. The problem of signal decomposition is transformed into variational constraint problem to realize the modal separation of multivariable signals. However, the VMD method has the phenomenon of modal aliasing in the analysis of time-varying multi-component signals. In this paper, a signal processing method suitable for analyzing time-varying modes is proposed, which is generalized VMD-GVMD-generalized variational mode decomposition. The GVMD is compared with wavelet transform, original VMD and Hilbert-Huang transform by analyzing the simulation signal. The results show that the new GVMD method is more accurate and has higher time-frequency resolution. Finally, the GVMD method is applied to identify the fault characteristics of gear vibration signals with variable speed. The results show the effectiveness of the proposed method.
【作者单位】： 安徽工业大学机械工程学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51505002) 安徽省高校自然科学研究重点项目资助(KJ2015A080)
【分类号】：TH132.41

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2017259