基于改进VMD和Teager能量算子解调的轴箱轴承故障诊断方法

摘要：

现行的高速列车轴箱轴承多采用温度监测和振动监测.针对高速列车轴箱轴承运行工况复杂、轴箱轴承振动信号故障特征难以提取的问题,提出改进VMD和Teager能量算子解调结合的故障诊断方法.该方法首先利用局域均值分解(LMD)的自适应分解性将轴承故障振动信号分解为多个PF分量,再通过构造融合冲击指标筛选有效的PF分量,有效分量被用于重构信号和确定VMD的模态参数K,最后选取VMD分解后信息熵最小值所在的IMF进行Teager能量算子解调分析,提取故障特征频.通过高速列车轴箱轴承专用试验台验证了该方法的有效性和优越性.结果表明,改进的VMD方法能有效克服垂向激励、环境噪声、共振等影响因素,提取出微弱的轴箱轴承早期故障特征.

关键词：轴箱轴承、故障诊断、变分模态分解、特征频

所属期刊栏目：49

分类号：TH133.33;TN911.7

资助基金：国铁集团科研计划项目J2020J006

在线出版日期：2023-02-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：39-47