基于VMD的自适应随机共振在滚动轴承早期故障检测中的应用

作     者：王志霞 郭利 程茜茜 Wang Zhixia;Guo Li;Cheng Qianqian

作者机构：陆军工程大学石家庄校区 河北石家庄050003 陆军北京军代局驻743厂军事代表室 山西太原030000 

出 版 物：《机械传动》 (Journal of Mechanical Transmission)

年 卷 期：2018年第42卷第4期

页      面：144-149,163页

学科分类：08[工学] 0802[工学-机械工程] 080201[工学-机械制造及其自动化] 

基　　金：国家自然科学基金(51541506) 

主　　题：变分模态分解 自适应随机共振 滚动轴承早期故障检测 特征频率 

摘      要：针对滚动轴承早期微弱故障难以检测的问题,提出一种基于变分模态分解(Variational mode decompsition,VMD)的自适应随机共振轴承故障检测方法。首先对滚动轴承的振动故障信号进行VMD分解,得到有限个本征模态函数(Intrinsic mode function,IMF),选取包含故障特征的IMF分量并进行信号重构;将重构信号输入随机共振系统,采用以改进加权峭度为目标函数的量子粒子群算法,优化系统结构参数,得到最佳共振输出,从而实现降噪和增强故障特征的目的,最后通过输出信号的自相关包络谱提取故障特征频率。实测数据的分析结果验证了该方法的有效性和优势。