基于變分模態(tài)分解和熵值理論的滾動(dòng)軸承故障診斷方法研究

基于變分模態(tài)分解和熵值理論的滾動(dòng)軸承故障診斷方法研究基于變分模態(tài)分解和熵值理論的滾動(dòng)軸承故障診斷方法研究

摘要：滾動(dòng)軸承是旋轉(zhuǎn)機(jī)械中常見的關(guān)鍵部件之一，其故障會(huì)導(dǎo)致設(shè)備停機(jī)或工作不穩(wěn)定，嚴(yán)重影響生產(chǎn)效率和安全性。因此，準(zhǔn)確檢測和診斷滾動(dòng)軸承故障具有重要意義。本研究基于變分模態(tài)分解和熵值理論，提出了一種新的滾動(dòng)軸承故障診斷方法，主要包括信號(hào)預(yù)處理、變分模態(tài)分解、熵值計(jì)算和故障診斷四個(gè)步驟。通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，該方法具有較好的故障診斷效果，為滾動(dòng)軸承故障的預(yù)測維護(hù)提供了一種有效的方法。

關(guān)鍵詞：滾動(dòng)軸承，故障診斷，變分模態(tài)分解，熵值理論

引言：

滾動(dòng)軸承廣泛應(yīng)用于各類旋轉(zhuǎn)機(jī)械中，如電機(jī)、發(fā)電機(jī)、風(fēng)力發(fā)電機(jī)組等。在高速、大負(fù)載和惡劣工況下，滾動(dòng)軸承易受到磨損、缺陷和雜質(zhì)等因素的影響，導(dǎo)致故障發(fā)生。因此，準(zhǔn)確診斷滾動(dòng)軸承的故障，對于預(yù)防設(shè)備停機(jī)、提高生產(chǎn)效率和降低維護(hù)成本具有重要意義。

傳統(tǒng)的滾動(dòng)軸承故障診斷方法主要依賴于頻域特征的提取和振動(dòng)特征的分析，如譜分析、小波分析等。然而，這些方法存在一些局限性，如提取特征需要大量的計(jì)算和經(jīng)驗(yàn)知識(shí)，且無法充分利用數(shù)據(jù)中的信息。因此，研究一種高效且準(zhǔn)確的滾動(dòng)軸承故障診斷方法具有重要意義。

方法：

1.信號(hào)預(yù)處理：首先，采集滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào)，并對信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理。預(yù)處理包括去除背景噪聲和濾波處理，以提高信號(hào)的質(zhì)量和準(zhǔn)確性。

2.變分模態(tài)分解：將預(yù)處理后的信號(hào)進(jìn)行變分模態(tài)分解(VMD)，將信號(hào)分解為一系列固有模態(tài)函數(shù)(IMF)和一個(gè)殘差信號(hào)。這種方法可以提取信號(hào)的時(shí)頻特征，并去除噪聲和干擾信息。

3.熵值計(jì)算：利用熵值理論計(jì)算每個(gè)IMF的熵值，衡量其包含的信息量。熵值越大，表示該IMF中含有更多的故障信息。

4.故障診斷：根據(jù)熵值的大小，結(jié)合專家經(jīng)驗(yàn)，判斷滾動(dòng)軸承的故障類型。如果某個(gè)IMF的熵值較大，表示該IMF中包含了故障相關(guān)的信息，可以認(rèn)為滾動(dòng)軸承存在故障。

實(shí)驗(yàn)：

本研究在實(shí)際的滾動(dòng)軸承故障數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。首先，將采集到的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理，并通過VMD方法分解為IMF和殘差信號(hào)。然后，計(jì)算每個(gè)IMF的熵值，并根據(jù)熵值的大小進(jìn)行故障診斷。最后，通過對比實(shí)際的故障情況和診斷結(jié)果，評估方法的準(zhǔn)確性和有效性。

結(jié)果與討論：

實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，基于變分模態(tài)分解和熵值理論的滾動(dòng)軸承故障診斷方法具有較好的故障診斷效果。通過計(jì)算每個(gè)IMF的熵值，可以準(zhǔn)確判斷滾動(dòng)軸承的故障類型，并提供預(yù)測維護(hù)的依據(jù)。與傳統(tǒng)的頻域特征分析方法相比，該方法不需要大量的計(jì)算和經(jīng)驗(yàn)知識(shí)，且能夠充分利用數(shù)據(jù)中的信息，提高故障診斷的準(zhǔn)確性和可靠性。

結(jié)論：

本研究基于變分模態(tài)分解和熵值理論，提出了一種新的滾動(dòng)軸承故障診斷方法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法能夠準(zhǔn)確診斷滾動(dòng)軸承的故障類型，并為預(yù)測維護(hù)提供了一種有效的方法。未來可以進(jìn)一步改進(jìn)和優(yōu)化該方法，提高其在實(shí)際工程中的應(yīng)用價(jià)值。

致謝：

本研究受到XX基金會(huì)的資助。感謝XXXX的支持和幫助。

本研究基于變分模態(tài)分解和熵值理論提出了一種新的滾動(dòng)軸承故障診斷方法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法能夠通過計(jì)算每個(gè)IMF的熵值來準(zhǔn)確判斷滾動(dòng)軸承的故障類型，為預(yù)測維護(hù)提供了一種有效的方法。與傳統(tǒng)的頻域特征分析方法相比，該方法無需大量計(jì)算和經(jīng)驗(yàn)知識(shí)，能夠充分利用數(shù)據(jù)中的