噪声与振动控制

噪声与振动控制 ›› 2021, Vol. 41 ›› Issue (5): 139-146.DOI: 10.3969/j.issn.1006-1355.2021.05.023

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基于参数自适应的VMD滚动轴承故障诊断

李永琪，彭珍瑞   

  1. （ 兰州交通大学机电工程学院，兰州730070 ）
  • 收稿日期:2021-01-08 修回日期:2021-02-23 出版日期:2021-10-18 发布日期:2021-10-18
  • 通讯作者: 彭珍瑞

Fault Diagnosis of Rolling Bearings Based on VMD with Adaptive Parameters

yongqi 无Li1,rui zhenpeng   

  • Received:2021-01-08 Revised:2021-02-23 Online:2021-10-18 Published:2021-10-18
  • Contact: rui zhenpeng

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摘要：

为了更好地选取变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)的参数且综合考虑轴承故障信号周期冲击性及循环平稳性，构建了一种平均包络谱峭度结合平均样本熵优化的变分模态分解及加权合成峭度提取最优本征模态分量(intrinsic mode function, IMF)的轴承故障诊断方法。首先，分别将平均包络谱峭度的倒数及平均样本熵归一化并求和。然后，以其最小值原则分别优化VMD参数，对信号进行VMD分解得到若干IMFs，计算各IMF加权合成峭度，其值最大即为最优IMF。最后，进行包络谱分析判别故障类型。运用内圈故障仿真信号和实际轴承数据验证本文方法的有效性。

关键词: 故障诊断, 变分模态分解, 本征模态分量, 平均包络谱峭度, 平均样本熵, 加权合成峭度