基于改进自适应变分模态分解的滚动轴承微弱故障诊断
发布时间：2020-12-17 07:41
滚动轴承早期故障信息微弱,且混有大量背景噪声,难以提取其故障特征。提出了一种改进的自适应变分模态分解(AVMD)与Teager能量谱的微弱故障诊断方法。将最小平均包络熵(MMEE)作为目标函数,自动搜寻影响参数最佳值,确保变分模态分解(VMD)实现最优分解,并提出加权峭度指标(WK)用于选择有效模态分量进行信号重构,对重构信号进行Teager能量谱分析,从而识别故障特征频率。对轴承微弱故障振动信号的研究表明,所提方法改进了传统VMD算法分解精度受参数影响较大,导致信号出现过分解或欠分解的问题;与集合经验模态分解和局部均值分解算法相比所提方法具有更强的噪声鲁棒性和故障信息提取能力。
【文章来源】：振动与冲击. 2020年08期 北大核心
【文章页数】：8 页
【部分图文】：
算法流程图
所用电机驱动端滚动轴承内圈故障数据是在转速为1 797 r/min,无负载工况下采集获得,采样频率为12 kHz,数据长度为4 096个数据点,加入高斯白噪声后,信号的时域、频谱及包络谱如图2所示。电机基频fr为29.95 Hz,故障特征频率fi为161.1 Hz,由图2可知,加入噪声后,信号通过常规的频谱和包络谱分析难以判断故障频率。采用所提AVMD-TEO方法对信号进行分析,Zhang等研究中设定K值范围为2～7,α值范围为1 000～8 000,为避免信号分解不完全,本文设置K值范围为2～13,α值范围为100～8 000,迭代步长为100,各参数组合的平均包络熵值如图3所示。输出最佳参数组合为K=9,α=2 600～2 800。因此取K=9,α=2 700对信号进一步分解,所得各分量如图4所示。从傅里叶变换中可知,各分量之间没有出现过分解或欠分解现象。
采用所提AVMD-TEO方法对信号进行分析,Zhang等研究中设定K值范围为2～7,α值范围为1 000～8 000,为避免信号分解不完全,本文设置K值范围为2～13,α值范围为100～8 000,迭代步长为100,各参数组合的平均包络熵值如图3所示。输出最佳参数组合为K=9,α=2 600～2 800。因此取K=9,α=2 700对信号进一步分解,所得各分量如图4所示。从傅里叶变换中可知,各分量之间没有出现过分解或欠分解现象。图4 采用AVMD分解的各分量
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于VMD-SVD联合降噪和频率切片小波变换的滚动轴承故障特征提取[J]. 马增强,张俊甲,张安,阮婉莹. 振动与冲击. 2018(17)
[2]基于VMD与Hilbert谱的旋转机械碰摩故障诊断方法[J]. 赵岩,朱均超,张宝峰,邵磊,李季,代煜. 振动.测试与诊断. 2018(02)
[3]基于MOMEDA与Teager能量算子的滚动轴承故障诊断[J]. 祝小彦,王永杰. 振动与冲击. 2018(06)
[4]基于VMD的故障特征信号提取方法[J]. 赵昕海,张术臣,李志深,李富才,胡越. 振动.测试与诊断. 2018(01)
[5]基于最大相关峭度解卷积和变分模态分解的风电机组轴承故障诊断方法[J]. 赵洪山,李浪. 太阳能学报. 2018(02)
[6]基于变分模态分解和SVM的滚动轴承故障诊断[J]. 王新,闫文源. 振动与冲击. 2017(18)
[7]基于EEMD-KECA的风电机组滚动轴承故障诊断[J]. 齐咏生,张二宁,高胜利,王林,高学金. 太阳能学报. 2017(07)
[8]基于遗传算法参数优化的变分模态分解结合1.5维谱的轴承故障诊断[J]. 边杰. 推进技术. 2017(07)
[9]基于加强谱峭度的航空发动机齿轮毂故障诊断[J]. 钟也磐,陈卫,杜炜,巩孟林. 推进技术. 2017(05)
[10]基于VMD的自适应形态学在轴承故障诊断中的应用[J]. 钱林,康敏,傅秀清,王兴盛,费秀国. 振动与冲击. 2017(03)
本文编号：2921669
【文章来源】：振动与冲击. 2020年08期 北大核心
【文章页数】：8 页
【部分图文】：
算法流程图
所用电机驱动端滚动轴承内圈故障数据是在转速为1 797 r/min,无负载工况下采集获得,采样频率为12 kHz,数据长度为4 096个数据点,加入高斯白噪声后,信号的时域、频谱及包络谱如图2所示。电机基频fr为29.95 Hz,故障特征频率fi为161.1 Hz,由图2可知,加入噪声后,信号通过常规的频谱和包络谱分析难以判断故障频率。采用所提AVMD-TEO方法对信号进行分析,Zhang等研究中设定K值范围为2～7,α值范围为1 000～8 000,为避免信号分解不完全,本文设置K值范围为2～13,α值范围为100～8 000,迭代步长为100,各参数组合的平均包络熵值如图3所示。输出最佳参数组合为K=9,α=2 600～2 800。因此取K=9,α=2 700对信号进一步分解,所得各分量如图4所示。从傅里叶变换中可知,各分量之间没有出现过分解或欠分解现象。
采用所提AVMD-TEO方法对信号进行分析,Zhang等研究中设定K值范围为2～7,α值范围为1 000～8 000,为避免信号分解不完全,本文设置K值范围为2～13,α值范围为100～8 000,迭代步长为100,各参数组合的平均包络熵值如图3所示。输出最佳参数组合为K=9,α=2 600～2 800。因此取K=9,α=2 700对信号进一步分解,所得各分量如图4所示。从傅里叶变换中可知,各分量之间没有出现过分解或欠分解现象。图4 采用AVMD分解的各分量
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于VMD-SVD联合降噪和频率切片小波变换的滚动轴承故障特征提取[J]. 马增强,张俊甲,张安,阮婉莹. 振动与冲击. 2018(17)
[2]基于VMD与Hilbert谱的旋转机械碰摩故障诊断方法[J]. 赵岩,朱均超,张宝峰,邵磊,李季,代煜. 振动.测试与诊断. 2018(02)
[3]基于MOMEDA与Teager能量算子的滚动轴承故障诊断[J]. 祝小彦,王永杰. 振动与冲击. 2018(06)
[4]基于VMD的故障特征信号提取方法[J]. 赵昕海,张术臣,李志深,李富才,胡越. 振动.测试与诊断. 2018(01)
[5]基于最大相关峭度解卷积和变分模态分解的风电机组轴承故障诊断方法[J]. 赵洪山,李浪. 太阳能学报. 2018(02)
[6]基于变分模态分解和SVM的滚动轴承故障诊断[J]. 王新,闫文源. 振动与冲击. 2017(18)
[7]基于EEMD-KECA的风电机组滚动轴承故障诊断[J]. 齐咏生,张二宁,高胜利,王林,高学金. 太阳能学报. 2017(07)
[8]基于遗传算法参数优化的变分模态分解结合1.5维谱的轴承故障诊断[J]. 边杰. 推进技术. 2017(07)
[9]基于加强谱峭度的航空发动机齿轮毂故障诊断[J]. 钟也磐,陈卫,杜炜,巩孟林. 推进技术. 2017(05)
[10]基于VMD的自适应形态学在轴承故障诊断中的应用[J]. 钱林,康敏,傅秀清,王兴盛,费秀国. 振动与冲击. 2017(03)
本文编号：2921669
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