变分模态分解在转子故障诊断中的应用

发布时间：2019-01-22 11:04

【摘要】：针对转子故障诊断问题,提出一种基于变分模态分解(variational mode decomposition,简称VMD)的信号处理方法。该方法在获取分解分量的过程中通过迭代搜寻变分模型最优解来确定每个分量的频率中心及带宽,从而能够自适应地实现信号的频域剖分及各分量的有效分离,对各单分量信号进行希尔伯特变换,即可得到瞬时的频率和幅值信息。对仿真信号和典型转子故障信号进行VMD方法和经验模态分解(empirical mode decomposition,简称EMD)方法的分析比较,以验证所提方法的有效性。仿真信号的分解结果表明,变分模态能够准确分离出信号中的固有模态分量且不存在模态混叠;转子故障实验信号的分析结果表明,所提方法能够有效提取出明显的故障特征,从而准确诊断出转子存在的故障。
[Abstract]:A signal processing method based on variational mode decomposition (variational mode decomposition,) is proposed for rotor fault diagnosis. In the process of obtaining decomposed components, the frequency center and bandwidth of each component can be determined by iterative search for the optimal solution of the variational model, so that the frequency domain partition and the effective separation of each component can be realized adaptively. The instantaneous frequency and amplitude information can be obtained by Hilbert transform of each single component signal. The simulation signal and typical rotor fault signal are analyzed and compared with the VMD method and the empirical mode decomposition (EMD) method to verify the effectiveness of the proposed method. The decomposition results of the simulation signal show that the variational mode can accurately separate the inherent modal components of the signal and there is no mode aliasing. The analysis results of rotor fault test signals show that the proposed method can extract obvious fault features effectively and diagnose the rotor faults accurately.
【作者单位】： 华北电力大学机械工程系;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51675178,51475164)
【分类号】：TH17

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本文编号：2413159