变分模态分解在轴承故障诊断中的应用

发布时间：2017-09-29 18:32

  本文关键词：变分模态分解在轴承故障诊断中的应用

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【摘要】：通过构造仿真信号,对比分析了VMD与EMD算法在分解过程中存在的模态混叠、伪分量、端点效应等问题,并将VMD算法与谱峭度相结合用于滚动轴承故障信号的分解与重构,通过包络谱分析进行故障判别,结果表明:VMD算法能实现信号频域内各分量的自适应剖分,在分解性能上优于EMD算法,能更好地刻画故障信号的包络谱特征。
【作者单位】： 第二炮兵工程学院;
【关键词】： 滚动轴承 故障诊断 变分模态分解 谱峭度 模态混叠 伪分量
【基金】：国家自然科学基金项目(51405498) 陕西省自然科学基金项目(2013JQ8023)
【分类号】：TH133.3
【正文快照】： 轴承振动信号具有非线性、非平稳的特性,传统的信号分析方法难以处理,经验模态分解(Em-pirical Mode Decomposition,EMD)[1-5]能够较好地处理此类信号,但也存在端点效应、包络拟合及模态混叠等问题[6-9],仍需进一步优化。变分模态分解(Variational Mode Decomposi-tion,VMD)[1

【相似文献】

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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：943617