基于自适应变分模态提取的低速重载滚动轴承故障诊断方法

摘要：

变分模态提取(variational mode extraction,VME)作为一种以极低计算度提取特定信号模态的新方法,其通过设置期望模态中心频率来获得固有模态函数.但是,VME只能针对一个中心频率提取一个分量,无法实现多分量信号的自适应分解.对此,通过依据信号数据长度与带宽自适应设置多分量模态中心频率参数,把信号分解问题转化为多模态优化问题,在此基础上,提出了一种自适应变分模态提取(adaptive variational mode extraction,AVME)方法.此外,为解决单一指标无法衡量最优解调分量全面信息特征的问题,提出将峭度、相关系数和正交性进行融合来凸显及筛选有用分量进行解调和诊断.通过对滚动轴承故障仿真信号和实测信号进行分析,将所提的方法与现有多种信号分解方法对比,结果表明了该方法在计算耗时上和降噪方面的有效性.

关键词：自适应变分模态提取(AWME)、融合指标优选、滚动轴承、故障诊断

所属期刊栏目：41

分类号：TH165.+3

资助基金：国家自然科学基金;安徽省自然科学基金;安徽省高校自然科学研究重点项目;安徽省高校自然科学研究重点项目;安徽省矿山智能装备与技术重点实验室开放课题

在线出版日期：2022-06-22（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：65-71,113