期刊文章详细信息
基于改进VMD与包络导数能量算子的滚动轴承早期故障诊断 ( EI收录)
Rolling bearing early fault diagnosis based on improved VMD and envelope derivative operator
文献类型:期刊文章
REN Xueping, LI Pan, WANG Chaoge, ZHANG Chao(Institute of Mechanical Engineering, Inner Mongolia University of Science and Technology, Baotou 014010, China)
机构地区:[1]内蒙古科技大学机械工程学院,内蒙古包头014010
基 金:国家自然科学基金项目(51565046);内蒙古自治区高等学校科学研究项目(NJZY16154)
年 份:2018
卷 号:37
期 号:15
起止页码:6-13
语 种:中文
收录情况:BDHX、BDHX2017、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2017_2018、EI、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊
摘 要:针对滚动轴承早期故障比较微弱,特征信息难以提取且变分模态分解(VMD)中分解层数k的大小需要使用者反复尝试而不能有效确定的问题,提出了改进的VMD方法,以能量差作为评价参数自适应地确定分解层数k。在此基础上,将改进的VMD与包络导数能量算子结合,提出了VMD与包络导数能量算子的轴承早期故障诊断方法。采用VMD对轴承故障振动信号进行分解,根据能量差曲线确定最佳的分解层数k;依据峭度准则,从分解得到的k个本征模态分量中选取敏感分量进行重构;并用包络导数能量算子对重构信号进行解调分析,从其能量谱中便可准确地提取轴承的故障特征信息。通过仿真信号和实验数据的分析,验证了该方法的有效性与可行性。
关 键 词:变分模态分解(VMD) 包络导数能量算子 滚动轴承 早期故障
分 类 号:TH133.33]
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