Noise and Vibration Control ›› 2024, Vol. 44 ›› Issue (5): 107-113.

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Fault Diagnosis of Rolling Bearings Based on SVMD-SES

  

  • Received:2023-04-25 Revised:2023-06-01 Online:2024-10-18 Published:2024-10-10

基于SVMD-SES的滚动轴承故障诊断

陈志刚1,2,姜云龙1,王莹莹1,王衍学1,徐明智3   

  1. ( 1. 北京建筑大学机电与车辆工程学院,北京100044;
    2. 北京市建筑安全监测工程技术研究中心,北京100044; 3. 贵州省劳动保护科学技术研究院,贵阳563000 )

摘要: 针对在进行复杂工业设备滚动轴承故障诊断时,由于强噪声影响使故障微弱瞬态冲击特征难以识别的问题,提出一种基于平方包络谱逐次变分模态分解的机械故障诊断方法。首先在变分模态分解的基础上进行逐次变分模态分解推导,降低模态混叠现象和计算复杂度。其次利用峭度指数和互相关系数的加权值构造相关峭度,通过筛选所得分量得到真实的故障模态成分。通过平方包络谱凸显信号瞬态冲击信息并进行特征提取。最后通过实验室平台采集轴承振动数据进行验证分析,实验结果表明:采用所提方法能准确识别周期性瞬态冲击,有效提取微弱特征,提高对复杂机器进行故障诊断的准确性和效率.

关键词: 故障诊断, 滚动轴承, 逐次变分模态分解, 平方包络谱, 相关峭度