基于VMD和变尺度多稳随机共振的微弱故障信号特征提取方法

• 作者: 时培明 苏冠华 苏晓 袁丹真 马晓杰
• 来源期刊: 计量学报
• 学科: 工学
• 关键词: 计量学 故障诊断 旋转机械 多稳随机共振 变分模态分解 特征提取
• 年，卷（期）: 2018,（4）
• 页码范围: 515-520
• 页数: 6页
• 分类号: TB936|TB973
• 字数: 3854字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-1158.2018.04.14

摘要

针对强噪声背景下旋转机械早期故障诊断的难题,提出一种基于变分模态分解与变尺度多稳随机共振的微弱故障信号特征提取方法.首先应用参数优化的变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)算法对微弱故障信号进行分解,得到若干本征模态分量(intrinsic mode function,IMF);然后通过峭度准则筛选出其中峭度最大的IMF分量;最后对该IMF分量进行变尺度多稳随机共振,实现微弱故障信号的增强.实例表明:在强噪声背景下,利用参数优化VMD分解与变尺度多稳随机共振相结合的方法,可以有效提取出微弱信号特征频率,实现旋转机械故障状态的准确判断.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	时培明	燕山大学河北省测试计量技术及仪器重点实验室	71	537	12.0	20.0
2	苏冠华	燕山大学河北省测试计量技术及仪器重点实验室	3	8	2.0	2.0
3	苏晓	燕山大学河北省测试计量技术及仪器重点实验室	2	6	1.0	2.0
4	马晓杰	燕山大学河北省测试计量技术及仪器重点实验室	2	5	1.0	2.0
5	袁丹真	燕山大学河北省测试计量技术及仪器重点实验室	2	11	2.0	2.0