滾動(dòng)軸承早期故障信息微弱,且混有大量背景噪聲,難以提取其故障特征。提出了一種改進(jìn)的自適應(yīng)變分模態(tài)分解(AVMD)與Teager能量譜的微弱故障診斷方法。將最小平均包絡(luò)熵(MMEE)作為目標(biāo)函數(shù),自動(dòng)搜尋影響參數(shù)最佳值,確保變分模態(tài)分解(VMD)實(shí)現(xiàn)最優(yōu)分解,并提出加權(quán)峭度指標(biāo)(WK)用于選擇有效模態(tài)分量進(jìn)行信號(hào)重構(gòu),對(duì)重構(gòu)信號(hào)進(jìn)行Teager能量譜分析,從而識(shí)別故障特征頻率。對(duì)軸承微弱故障振動(dòng)信號(hào)的研究表明,所提方法改進(jìn)了傳統(tǒng)VMD算法分解精度受參數(shù)影響較大,導(dǎo)致信號(hào)出現(xiàn)過分解或欠分解的問題;與集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解和局部均值分解算法相比所提方法具有更強(qiáng)的噪聲魯棒性和故障信息提取能力。 

【文章來源】：振動(dòng)與沖擊. 2020年08期 北大核心

【文章頁數(shù)】：8 頁

【部分圖文】：

算法流程圖

所用電機(jī)驅(qū)動(dòng)端滾動(dòng)軸承內(nèi)圈故障數(shù)據(jù)是在轉(zhuǎn)速為1 797 r/min,無負(fù)載工況下采集獲得,采樣頻率為12 kHz,數(shù)據(jù)長度為4 096個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn),加入高斯白噪聲后,信號(hào)的時(shí)域、頻譜及包絡(luò)譜如圖2所示。電機(jī)基頻fr為29.95 Hz,故障特征頻率fi為161.1 Hz,由圖2可知,加入噪聲后,信號(hào)通過常規(guī)的頻譜和包絡(luò)譜分析難以判斷故障頻率。采用所提AVMD-TEO方法對(duì)信號(hào)進(jìn)行分析,Zhang等研究中設(shè)定K值范圍為2～7,α值范圍為1 000～8 000,為避免信號(hào)分解不完全,本文設(shè)置K值范圍為2～13,α值范圍為100～8 000,迭代步長為100,各參數(shù)組合的平均包絡(luò)熵值如圖3所示。輸出最佳參數(shù)組合為K=9,α=2 600～2 800。因此取K=9,α=2 700對(duì)信號(hào)進(jìn)一步分解,所得各分量如圖4所示。從傅里葉變換中可知,各分量之間沒有出現(xiàn)過分解或欠分解現(xiàn)象。

采用所提AVMD-TEO方法對(duì)信號(hào)進(jìn)行分析,Zhang等研究中設(shè)定K值范圍為2～7,α值范圍為1 000～8 000,為避免信號(hào)分解不完全,本文設(shè)置K值范圍為2～13,α值范圍為100～8 000,迭代步長為100,各參數(shù)組合的平均包絡(luò)熵值如圖3所示。輸出最佳參數(shù)組合為K=9,α=2 600～2 800。因此取K=9,α=2 700對(duì)信號(hào)進(jìn)一步分解,所得各分量如圖4所示。從傅里葉變換中可知,各分量之間沒有出現(xiàn)過分解或欠分解現(xiàn)象。圖4 采用AVMD分解的各分量

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于VMD-SVD聯(lián)合降噪和頻率切片小波變換的滾動(dòng)軸承故障特征提取[J]. 馬增強(qiáng),張俊甲,張安,阮婉瑩.  振動(dòng)與沖擊. 2018(17)
[2]基于VMD與Hilbert譜的旋轉(zhuǎn)機(jī)械碰摩故障診斷方法[J]. 趙巖,朱均超,張寶峰,邵磊,李季,代煜.  振動(dòng).測試與診斷. 2018(02)
[3]基于MOMEDA與Teager能量算子的滾動(dòng)軸承故障診斷[J]. 祝小彥,王永杰.  振動(dòng)與沖擊. 2018(06)
[4]基于VMD的故障特征信號(hào)提取方法[J]. 趙昕海,張術(shù)臣,李志深,李富才,胡越.  振動(dòng).測試與診斷. 2018(01)
[5]基于最大相關(guān)峭度解卷積和變分模態(tài)分解的風(fēng)電機(jī)組軸承故障診斷方法[J]. 趙洪山,李浪.  太陽能學(xué)報(bào). 2018(02)
[6]基于變分模態(tài)分解和SVM的滾動(dòng)軸承故障診斷[J]. 王新,閆文源.  振動(dòng)與沖擊. 2017(18)
[7]基于EEMD-KECA的風(fēng)電機(jī)組滾動(dòng)軸承故障診斷[J]. 齊詠生,張二寧,高勝利,王林,高學(xué)金.  太陽能學(xué)報(bào). 2017(07)
[8]基于遺傳算法參數(shù)優(yōu)化的變分模態(tài)分解結(jié)合1.5維譜的軸承故障診斷[J]. 邊杰.  推進(jìn)技術(shù). 2017(07)
[9]基于加強(qiáng)譜峭度的航空發(fā)動(dòng)機(jī)齒輪轂故障診斷[J]. 鐘也磐,陳衛(wèi),杜煒,鞏孟林.  推進(jìn)技術(shù). 2017(05)
[10]基于VMD的自適應(yīng)形態(tài)學(xué)在軸承故障診斷中的應(yīng)用[J]. 錢林,康敏,傅秀清,王興盛,費(fèi)秀國.  振動(dòng)與沖擊. 2017(03)



本文編號(hào)：2921669