基于VMD多尺度散布熵和VPMCD的滚动轴承故障诊断方法

• 作者: 关晓艳 李亚 肖杨 王椿晶
• 来源期刊: 化工自动化及仪表
• 关键词: 特征提取 VMD 多尺度散布熵 VPMCD 滚动轴承 故障诊断
• 年，卷（期）: 2021,（4）
• 所属期刊栏目: 研究与应用
• 页码范围: 346-352
• 页数: 7页
• 分类号: TP206+.3
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3932.2021.04.008

摘要

为有效提取滚动轴承的故障特征,并解决识别准确率低的问题,提出一种将变分模态分解(VMD)多尺度散布熵和变量预测模型分类识别(VPMCD)相结合的故障诊断方法.首先,通过最大相关峭度解卷积(MCKD)算法对信号实施去噪处理;其次,采用VMD方法分解去噪后的信号,获得多个本征模态函数(IMF)分量;再次,计算各分量的多尺度散布熵(MDE)值,形成故障特征向量;最后,利用VPMCD方法进行故障识别和分类.实验结果表明:该方法能切实有效地提升轴承故障诊断的准确性.