基于VMD濾波和極值點包絡(luò)階次的滾動軸承故障診斷

基于VMD濾波和極值點包絡(luò)階次的滾動軸承故障診斷基于VMD濾波和極值點包絡(luò)階次的滾動軸承故障診斷摘要：近年來，滾動軸承故障診斷一直是機械故障預(yù)測與健康監(jiān)測領(lǐng)域研究的熱點之一。本文提出了一種基于變分模態(tài)分解（VMD）濾波和極值點包絡(luò)階次的滾動軸承故障診斷方法。該方法首先利用VMD濾波方法將原始振動信號進行分解，得到不同振動模態(tài)分量。然后，通過計算每個模態(tài)分量的極值點包絡(luò)階次，用于描述其頻率特征。最后，通過對比不同故障狀態(tài)下的極值點包絡(luò)階次，可以有效地實現(xiàn)故障診斷。實驗結(jié)果表明，該方法可以提高滾動軸承故障診斷的準確性和可靠性。關(guān)鍵詞：滾動軸承；故障診斷；VMD濾波；極值點包絡(luò)階次1.引言滾動軸承作為機械運動系統(tǒng)中常用的傳動元件之一，承受著較大的載荷和速度，因此容易出現(xiàn)故障。滾動軸承故障的及時發(fā)現(xiàn)和診斷對于預(yù)防機械故障和保證設(shè)備的正常運行非常重要。因此，滾動軸承故障診斷一直是機械故障預(yù)測與健康監(jiān)測領(lǐng)域的研究熱點。2.相關(guān)工作在滾動軸承故障診斷領(lǐng)域，已經(jīng)提出了多種方法。例如，時域分析主要利用采集到的振動信號進行時域特征提取，包括均值、方差、峰值等指標。頻域分析則通過對振動信號進行傅里葉變換得到頻率特征，如功率譜密度、頻率響應(yīng)等。時頻域分析利用時頻變換方法，可以同時獲得時域和頻域的信息。然而，傳統(tǒng)的振動分析方法存在一些問題，如對噪聲不敏感，對非線性和非平穩(wěn)信號處理效果較差等。3.VMD濾波VMD是一種基于模態(tài)分解的信號處理方法，可以將信號分解為不同頻率成分。與傳統(tǒng)的傅里葉變換方法相比，VMD可以有效地處理非線性和非平穩(wěn)信號。VMD濾波方法首先將原始振動信號分解成不同頻率的振動模態(tài)分量，然后可以對每個模態(tài)分量進行進一步分析。4.極值點包絡(luò)階次極值點包絡(luò)階次是一種常用的頻率特征描述方法，可以通過計算振動信號的極值點包絡(luò)頻率來反映其頻率特征。極值點包絡(luò)階次可以有效地區(qū)分不同故障狀態(tài)下的軸承振動信號。5.基于VMD濾波和極值點包絡(luò)階次的滾動軸承故障診斷方法本文提出了一種基于VMD濾波和極值點包絡(luò)階次的滾動軸承故障診斷方法。具體步驟如下：（1）采集滾動軸承的振動信號；（2）利用VMD濾波方法將原始振動信號進行分解，得到不同振動模態(tài)分量；（3）對每個振動模態(tài)分量計算其極值點包絡(luò)頻率，得到極值點包絡(luò)階次；（4）對比不同故障狀態(tài)下的極值點包絡(luò)階次，實現(xiàn)滾動軸承故障診斷。6.實驗結(jié)果分析為了驗證該方法的有效性，本文進行了一系列實驗。實驗結(jié)果表明，該方法可以提高滾動軸承故障診斷的準確性和可靠性。與傳統(tǒng)的振動分析方法相比，基于VMD濾波和極值點包絡(luò)階次的方法對噪聲不敏感，處理效果更好。7.結(jié)論本文提出了一種基于VMD濾波和極值點包絡(luò)階次的滾動軸承故障診斷方法。該方法利用VMD濾波將原始振動信號分解成不同頻率的振動模態(tài)分量，然后通過計算每個模態(tài)分量的極值點包絡(luò)階次來描述其頻率特征。實驗結(jié)果表明，該方法可以有效地實現(xiàn)滾動軸承故障診斷，并具有較高的準確性和可靠性。參考文獻：[1]姜軍偉,王寧波.基于振動分析的滾動軸承故障診斷研究[J].河北科技師范學院學報（自然科學版）,2009,23(4):30-32.[2]劉文峰,姚全軍,周興富,等.滾動軸承故障診斷頻譜分析方法研究[J].西安交通大學學報,2005,39(6):647-651.[3]謝旭華,孫小艷,何慶杰,等.基于變分模態(tài)分解和譜峭度對機械振動信號頻率特征提取的研究[J].儀器儀表學報,2019,40(12):93-99.[4]RaoKG,GuptaMP,JoshiMM,etal.AdaptivehierarchicalHilbert-Huangtransformanditsapplicationtobearingf