参数优化VMD的滚动轴承故障诊断方法

摘要：

由于滚动轴承早期故障信号特征微弱,变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)的性能易受模态数和惩罚因子设置的影响,提出了一种自适应优化VMD参数的方法.基于中心频率判断本征模态函数(Band Limited Intrinsic Mode Functions,BIMF)是否混叠的思想提出中心频率混叠商算法,利用最小中心频率差与次小中心频率差的比值确定模态数.利用模糊熵原理,提出求和模糊熵算法优化惩罚因子.利用相关系数筛选模态分量,重构信号提取故障信息.通过对强噪声下外圈故障信号、内圈故障信号的分析,表明该方法能自适应确定模态数和惩罚因子,抑制模态混叠,能够从强噪声下有效地提取出故障信号特征,实现滚动轴承故障诊断.

关键词：故障诊断、滚动轴承、变分模态分解、模糊熵、相关系数

所属期刊栏目：36

分类号：TH165+.3;TH133.33+1

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金;山东省泰山产业领军人才计划资助项目;高等学校学科创新引智计划

在线出版日期：2023-03-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：280-287