VMD的时频特性及其在滚动轴承故障诊断中的应用

摘要：

针对在强噪声干扰下的滚动轴承早期故障振动信号信噪比低导致故障特征提取困难的问题,提出了基于变分模态分解和Teager能量算子包络解调的滚动轴承故障诊断方法.该方法首先利用VMD算法对故障信号进行分解成若干不同频率的本征模态分量(Intrinsic Mode Function, IMF);通过峭度准则筛选出峭度值最大的IMF,将其作为故障特征最敏感分量;利用 Teager 能量算子解调算法对该分量进行包络解调分析,提取调制故障特征.将该方法应用到仿真信号和滚动轴承故障振动信号分析当中,同时与EMD、小波变换方法进行了比较.结果表明,该方法提高了信号的分解效率,在噪声鲁棒性和抑制模态混叠方面具有良好的性能,能够实现滚动轴承故障的精确诊断,具有一定的理论研究意义和工程实用价值.

关键词：滚动轴承、变分模态分解、故障诊断、能量算子

所属期刊栏目：40

分类号：TH165+.3

资助基金：国家自然科学基金51205230,51405264;湖北省重点实验室开放基金2016KSD14,2016KSD15;湖北省自然科学基金2015CFB445

在线出版日期：2018-05-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：84-89