基于变分模态分解的机械故障诊断方法研究

摘要：

变分模态分解(VMD)是一种新的自适应信号分解方法,该方法的核心思想是假设每个模态的绝大部分都是紧紧围绕在某一中心频率周围的,然后将模态带宽的求解问题转化为约束优化问题,求解出每个模态.将VMD引入到机械故障诊断中,提出一种基于VMD的机械故障诊断方法,并与集合经验模态分解(EEMD)方法进行对比分析.仿真结果表明:VMD方法明显优于EEMD方法,能有效地分解出信号的固有模态;与EEMD方法相比较,该方法模态混叠现象弱,计算效率高,理论充分.将VMD方法成功地应用到转子不同碰摩严重程度的故障数据分析实验中,实验结果进一步验证了该方法的有效性,能够揭示出碰摩故障数据的频率结构,区分碰摩故障的严重程度.

关键词：机械学、变分模态分解、故障诊断、集合经验模态分解、转子碰摩

所属期刊栏目：38

分类号：TH165+.3

资助基金：国家自然科学基金项目51675258、51265039、51075372、50775208;机械传动国家重点实验室开放基金项目SKLMT-KFKT-201514;广东省数字信号与图像处理技术重点实验室基金项目2014GDDSIPL-01;国家重点研发计划项目2016YFF0203000

在线出版日期：2017-05-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：593-599