Noise and Vibration Control ›› 2024, Vol. 44 ›› Issue (2): 88-94.

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Fault Diagnosis Method Based on Two-level Adaptive Chirp Mode Decomposition and Synchro-extracting Transform

  

  • Received:2022-09-26 Revised:2023-02-23 Online:2024-04-18 Published:2024-04-08

两级自适应调频模式分解-同步提取变换的故障诊断方法

葛丽英1,李志农1,胡志峰1,毛清华2,张旭辉2   

  1. ( 1. 南昌航空大学无损检测技术教育部重点实验室,南昌330063;
    2. 西安科技大学陕西省矿山机电装备智能监测重点实验室,西安710054 )

摘要: 同步提取变换(Synchroextracting Transform,SET)处理强干扰信号分量时缺乏自适应性而易发生频率模糊,导致难以精确提取快速波动的瞬时频率。针对此问题,结合自适应调频模式分解(Adaptive Chirp Mode Decomposition,ACMD)的自适应先验信息和贪婪算法的优势,将ACMD引入到SET 中,构造一种两级ACMD-SET故障诊断方法。在提出的方法中,将基于基尼指数(Gini Index,GI)最大化准则的分量选择重组算法和第一级ACMD结合,提取出强干扰下的多模态故障脉冲信号的模式。然后,利用SET对第二级ACMD分离出的时变频率故障特征进行高精度的时频表示。将此方法应用到仿真调频-调幅信号中,得到高分辨率的故障特征,方法的有效性得到验证。最后,将所提方法应用于航空发动机高速滚动轴承的振动信号分析中,结果表明,所提方法能有效地提取高速滚动轴承振动信号的时变故障特征频率,其结果明显优于SET方法。

关键词: 故障诊断, 同步提取变换, 自适应调频模态分解, 滚动轴承