基于VMD的自适应随机共振在滚动轴承早期故障检测中的应用

• 作者: 王志霞 程茜茜 郭利
• 来源期刊: 机械传动
• 关键词: 变分模态分解 自适应随机共振 滚动轴承早期故障检测 特征频率
• 年，卷（期）: 2018,（4）
• 所属期刊栏目: 开发应用
• 页码范围: 144-149,163
• 页数: 7页
• 语种: 中文
• DOI: 10.16578/j.issn.1004.2539.2018.04.029

摘要

针对滚动轴承早期微弱故障难以检测的问题,提出一种基于变分模态分解(Variational mode decompsition,VMD)的自适应随机共振轴承故障检测方法.首先对滚动轴承的振动故障信号进行VMD分解,得到有限个本征模态函数(Intrinsic mode function,IMF),选取包含故障特征的IMF分量并进行信号重构;将重构信号输入随机共振系统,采用以改进加权峭度为目标函数的量子粒子群算法,优化系统结构参数,得到最佳共振输出,从而实现降噪和增强故障特征的目的,最后通过输出信号的自相关包络谱提取故障特征频率.实测数据的分析结果验证了该方法的有效性和优势.