基于PSO-VMD与贝叶斯网络的滚动轴承故障诊断

• 作者: 仝兆景 芦彤 秦紫霓
• 来源期刊: 河南理工大学学报（自然科学版）
• 关键词: 变分模态分解 粒子群优化 贝叶斯网络 滚动轴承 故障诊断
• 年，卷（期）: 2021,（1）
• 所属期刊栏目: 机械·动力
• 页码范围: 95-104
• 页数: 10页
• 分类号: TP18
• 语种: 中文

摘要

为解决电机在变负载运行条件下滚动轴承振动信号故障的特征提取困难、故障诊断准确率低的问题,提出一种基于变步长粒子群的变分模态分解与贝叶斯网络相结合的滚动轴承故障诊断模型.通过变步长粒子群算法优化的变分模态分解与Hilbert变换,提取故障信息并离散化处理,构建贝叶斯网络故障诊断模型,对滚动轴承故障发生概率推理,并利用完备、不完备数据集以及噪声试验验证该方法的准确性.仿真结果表明,该方法能高效提取特征信息,实现对不确定信息的推理估计,提高滚动轴承故障诊断的准确率,在滚动轴承的故障诊断预测中具有较好的理论与应用前景.