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

发布时间：2017-06-16 15:05

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【摘要】：介绍了一种自适应信号分解新方法——变分模态分解(Variational mode decomposition,VMD),并且针对滚动轴承早期故障识别困难这一问题,提出了基于VMD的诊断方法。首先通过基于分数高斯噪声的数值模拟试验对VMD方法的等效滤波特性进行研究,验证了其类似于小波包分析的频域剖分特性,继而分析了惩罚因子及分量个数的设置对VMD方法滤波特性的影响。为了在轴承故障检测过程中,减少人为主观选择影响参数存在的弊端,提出了基于包络谱特征因子(Feature factor of envelope spectrum,EFF)的影响参数自动搜寻策略,最后通过仿真信号及试验信号对所述方法进行验证。分析结果表明:该方法能够有效提取轴承早期故障信号中的微弱特征信息,实现故障类型的准确判别。
【作者单位】： 华北电力大学能源动力与机械工程学院;
【关键词】： 故障诊断 滚动轴承 早期故障 变分模态分解 等效滤波特性
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51307058;51475164) 河北省自然科学基金资助项目(E2014502052) 中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2015XS120)
【分类号】：TH133.33
【正文快照】： 引言滚动轴承是旋转机械中广泛应用的关键零部件,其运行状态直接影响设备的整体性能、工作效率及使用寿命,如果能在轴承失效初期实现故障溯源并及时排除隐患,则无疑具有重要而深远的意义。实际工程应用中,轴承早期故障特征通常比较微弱,并且振动传输路径的衰减影响及背景噪声

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本文编号：455688