自适应变分模式分解方法及其在机械故障诊断中的应用

发布时间：2020-04-26 02:52

【摘要】：变分模式分解(VMD)是一种新的自适应、非递归的分解算法。其基于维纳滤波的原理,在信号分解过程中有着很强的鲁棒性,且对机械运转过程中产生的非线性、非平稳信号呈现出优良的自适应性。因此,本文将变分模式分解算法应用于机械的故障诊断,且对变分模式分解算法在机械故障诊断过程中存在的不足加以改进。具体的研究内容如下:(1)针对机械故障信号中存在着冲击特性,建立轴承故障仿真模型对变分模式分解算法的分解效果进行了探究性的验证和分析。基于强烈的背景噪声对VMD分解有着较大影响,因而提出了基于谱峭度的变分模式分解方法用于对抑制噪声。通过仿真和轴承实测数据进行试验,证明了提出的方法在机械设备诊断中的有效性。(2)由于变分模式分解算法中固有模式函数的数目K和惩罚因子α对VMD算法分解的结果有着较大影响,因而提出了基于粒子群优化的自适应变分模式分解结合谱峭度的方法用于对参数进行自适应选取。通过建立仿真模型和实测数据去验证提出方法的可行性、有效性。(3)将自适应变分模式分解和去趋势波动分析相结合,应用于齿轮的故障特征提取与故障模式识别。自适应VMD被用于信号的分解和挑选高频分量,去趋势波动分析方法用于提取齿轮故障特征向量。齿轮故障分类所得结果呈现出很高识别率,验证了所提出的方法能有效的识别齿轮故障的状态。
【图文】：

表2.3 EMD方法各模式分量的峭度值模态分量 IMF1 IMF2 IMF3 IMF4 IMF5峭度值 2.0425 2.9525 3.3826 3.2584 3.0033图2.4 仿真信号经EMD分解的时域波形0 0.05 0.1 0.15 0.2 0.25 0.3 0.35 0.4 0.45 0.5-2021C0 0.05 0.1 0.15 0.2 0.25 0.3 0.35 0.4 0.45 0.5-2022C0 0.05 0.1 0.15 0.2 0.25 0.3 0.35 0.4 0.45 0.5-2023C0 0.05 0.1 0.15 0.2 0.25 0.3 0.35 0.4 0.45 0.5-1014C0 0.05 0.1 0.15 0.2 0.25 0.3 0.35 0.4 0.45 0.5-1015C时间/s值幅/(m*s2-)

表2.3 EMD方法各模式分量的峭度值模态分量 IMF1 IMF2 IMF3 IMF4 IMF5峭度值 2.0425 2.9525 3.3826 3.2584 3.0033图2.4 仿真信号经EMD分解的时域波形0 0.05 0.1 0.15 0.2 0.25 0.3 0.35 0.4 0.45 0.5-2021C0 0.05 0.1 0.15 0.2 0.25 0.3 0.35 0.4 0.45 0.5-2022C0 0.05 0.1 0.15 0.2 0.25 0.3 0.35 0.4 0.45 0.5-2023C0 0.05 0.1 0.15 0.2 0.25 0.3 0.35 0.4 0.45 0.5-1014C0 0.05 0.1 0.15 0.2 0.25 0.3 0.35 0.4 0.45 0.5-1015C时间/s值幅/(m*s2-)
【学位授予单位】：武汉科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TP18;TH17

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本文编号：2641000