一种改进的自适应多元变分模态分解轴承故障信号特征提取方法

摘要：

针对实际工程中轴承信号的非线性和非平稳性,提出一种自适应多元变分模态分解算法.多元变分模态的分解效果主要与本征模态数k和惩罚参数α相关,为了解决人为经验参数设置对多元信号分解结果的影响,一种自适应的信号分解算法被提出.具体内容如下:首先将混合灰狼算法与多元变分模态分解算法相结合,提出最小模态重叠分量指标,将其作为适应度函数来寻求(k,α)的最优解,按照最优解对多元信号进行分解,提取故障特征.采用仿真信号和实际数据来验证所提方法的有效性和准确性,通过与多元经验模态分解、级联变分模态分解的对比分析,验证该算法在滚动轴承故障特征提取方面的高效性和实用性.

关键词：计量学、滚动轴承、故障诊断、多元变分模态分解、混合灰狼算法、模态重叠分量

所属期刊栏目：43

分类号：TB936;TB973(计量学)

资助基金：国家自然科学基金;河北省自然科学基金;中央引导地方科技发展资金;中央引导地方科技发展资金;河北省引进留学人员资助项目

在线出版日期：2022-11-10（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：1326-1334