基于GWO-NLM与CEEMDAN的滚动轴承故障诊断方法

摘要：

针对滚动轴承故障振动信号受背景噪声干扰大、故障特征不易提取的问题,提出了基于灰狼算法(GWO)优化的非局部均值去噪(NLM)和完全自适应噪声集合经验模态分解(CEEMDAN)相结合的轴承故障诊断方法.先将CEEMDAN和相关系数-能量比-峭度准则作为预处理手段,并进行信号重构;然后使用灰狼算法对NLM的参数进行优化,利用最优参数对重构信号进行降噪,将降噪后的信号通过SG(Savitzky-Golay)滤波进行二次降噪,得到最终去噪信号,对最终信号进行包络分析得到诊断结果.GWO-NLM去噪、CEEMDAN和包络分析的混合特征提取技术,由仿真信号可知去噪后的信噪比提高了 9.31 dB,由实验信号可知能清晰地提取轴承的故障特征频率及倍频、转频以及故障特征频率与转频的系列调制频率.

关键词：完全自适应噪声集合经验模态分解(CEEMDAN)、非局部均值去噪(NLM)、包络谱分析、灰狼算法、特征提取、故障诊断

所属期刊栏目：38

分类号：V263.6(航空制造工艺)

资助基金：辽宁省教育厅系列项目;辽宁省大学生创新创业训练计划项目;中国航发产学研合作项目

在线出版日期：2023-07-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共13页

页码：1185-1197