改进变分模态分解与去干扰包络因子的轴承故障分析

发布时间：2020-12-04 06:47

　　滚动轴承早期故障特征微弱且提取困难,考虑转频对故障包络信号的影响,提出改进包络谱特征因子（EDF）,基于EDF提出优化变分模态分解方法（OVMD）。对滚动轴承正常、内圈及外圈状态进行OVMD分解,以EDF最大值作为筛选标准提取有效故障分量进行包络分析。结果表明:OVMD分解带有冲击分量信号,具有较高准确性,分解分量与原分量具有95%以上相似度;通过EDF最大值对分解分量进行提取,所获分量具有明显故障特征,并可排除转频对故障特征频的干扰;采用OVMD-EDF故障提取方法,并进行包络分析,可对不同故障程度的内圈、外圈故障进行精准故障诊断。 

【文章来源】：热能动力工程. 2020年04期 第52-61页 北大核心

【文章页数】：10 页

【部分图文】：

BIMF5分量的包络谱

VMD算法流程

故障诊断流程图

【参考文献】：
期刊论文
[1]自适应变分模态分解的齿轮箱故障诊断研究[J]. 李文耀,杨文刚.  机械传动. 2019(04)
[2]基于信息熵优化变分模态分解的滚动轴承故障特征提取[J]. 李华,伍星,刘韬,陈庆.  振动与冲击. 2018(23)
[3]基于粒子群优化的改进EMD算法在轴承故障特征提取中的应用[J]. 郭泰,邓忠民,徐萌.  振动与冲击. 2017(16)
[4]基于MKurt-MOMEDA的齿轮箱复合故障特征提取[J]. 王志坚,王俊元,赵志芳,吴文轩,张纪平,寇彦飞.  振动.测试与诊断. 2017(04)
[5]LMD与小波阈值降噪结合的轴承故障识别[J]. 张启帆,侯力,魏永峭,赵斐,吴阳.  组合机床与自动化加工技术. 2017(03)
[6]变分模态分解方法及其在滚动轴承早期故障诊断中的应用[J]. 唐贵基,王晓龙.  振动工程学报. 2016(04)
[7]一种谱峭度和Morlet小波的滚动轴承微弱故障诊断方法[J]. 丁康,黄志东,林慧斌.  振动工程学报. 2014(01)
[8]基于双树复小波包变换的滚动轴承故障诊断[J]. 胥永刚,孟志鹏,陆明.  农业工程学报. 2013(10)



本文编号：2897178