基于变分模态分解参数估计的滚动轴承故障信息提取方法

发布时间：2017-08-15 16:25

  本文关键词：基于变分模态分解参数估计的滚动轴承故障信息提取方法

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【摘要】：变分模态分解在信号分解精度和噪声鲁棒性方面具有明显优势,但需预先确定模态数K,而目前K只能靠先验知识进行预估,如果预估的K与实际信号存在差异,会导致分解误差较大。针对以上问题,利用EMD不需预先设定模态数的自适应分解特点,通过对EMD分解结果的分析,进行VMD分解模态数的估计,并通过仿真信号分析及滚动轴承故障信息提取,验证了所提出方法的可行性与有效性。
【作者单位】： 上海开放大学;上海大学;
【关键词】： 变分模态分解 经验模态分解 参数估计 滚动轴承 故障信息
【基金】：国家自然科学基金项目(51575331)
【分类号】：TH133.33
【正文快照】： 变分模态分解(Variational Mode Decomposi-tion,VMD)假设信号由许多模态函数叠加而成[1],每个模态函数是具有不同中心频率的调频调幅信号,通过迭代搜寻构造变分模型的极值来确定每个模态函数(分量)的频率中心及带宽,从而实现信号的频域剖分及各分量的有效分离。VMD具有坚实的

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1 王振威;基于变分模态分解的故障诊断方法研究[D];燕山大学;2015年

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本文编号：679173