基于VMD与粒子滤波的滚动轴承故障诊断

论文摘要

针对旋转设备工作环境复杂,难以提取轴承故障特征信息的问题,提出基于变分模态分解(VMD)和粒子滤波的故障诊断方法。首先,对原始振动信号进行VMD分解,得到有限个具有稀疏特性的固有模态函数(IMF);其次,利用基于峭度、相关系数、能量比的综合评价指标P,筛选最能反映原始信号故障特征的模态分量进行重构;最后,对重构故障特征分量进行粒子滤波,消除VMD残留的非线性、非高斯噪声后,利用包络谱分析故障类型。通过对实验轴承振动信号的分析,验证了该方法的准确性和有效性。

论文目录

• 0 引言
• 1 变分模态分解VMD
•   1.1 构造变分模型
•   1.2 求解变分模型
• 2 粒子滤波
• 3 综合评价指标P
• 4 诊断流程
• 5 滚动轴承诊断实例分析
•   5.1 信号分解效果对比
•   5.2 信号去噪效果对比
• 6 结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 何洋洋,吕跃刚,刘俊承

关键词: 滚动轴承,故障诊断,粒子滤波

来源: 可再生能源 2019年01期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑,农业科技

专业: 机械工业

单位: 华北电力大学控制与计算机工程学院

基金: 中央高校基本科研业务费专项基金项目(2016ms38)

分类号: TH133.33

DOI: 10.13941/j.cnki.21-1469/tk.2019.01.020

页码: 126-131

总页数: 6

文件大小: 1087K

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