參數優化變分模態分解方法在滾動軸承早期故障診斷中的應用

唐貴基,王曉龍

(華北電力大學能源動力與機械工程學院,071000,河北保定)

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參數優化變分模態分解方法在滾動軸承早期故障診斷中的應用

唐貴基,王曉龍

(華北電力大學能源動力與機械工程學院,071000,河北保定)

針對滾動軸承早期故障特征提取困難的問題,提出一種基于參數優化變分模態分解的軸承早期故障診斷方法。首先利用粒子群優化算法對變分模態分解算法的最佳影響參數組合進行搜索,搜索結束后根據所得結果設定變分模態分解算法的懲罰參數和分量個數,并利用參數優化變分模態分解算法對故障信號進行處理。原故障信號經過處理后被分解為若干本征模態函數分量,由此篩選出最佳信號分量并進行包絡解調運算,最終通過分析信號的包絡譜可判斷軸承的故障類型。利用參數優化變分模態分解方法對軸承故障仿真和實測信號進行分析,均成功提取出微弱特征頻率信息,表明參數優化變分模態分解方法可實現滾動軸承早期故障的有效判別,具有一定的可靠性和應用價值。

變分模態分解;粒子群算法;滾動軸承;早期故障診斷

滾動軸承是機械設備中的重要零部件,故障率高、易損壞,如果能在故障早期階段有效提取出故障特征信息,實現軸承運行狀態的準確判別,并對損傷的軸承進行及時的更換或修復,則可有效避免連鎖故障的發生,對于減少經濟損失意義重大[1-2]。

經驗模態分解(EMD)[3]作為一種自適應信號處理方法,一經提出就受到機械故障診斷領域相關學者的廣泛關注,并在滾動軸承故障特征提取上得到了成功應用[4-6]。EMD方法本質上是一個二進制濾波器組[7],這種信號頻域分割特性使得EMD方法在處理軸承故障信號時難免存在弊端。由于與故障相關的信號頻帶的中心及帶寬均不確定,所以如果故障相關頻帶處于第一個分解分量的頻帶內,可能會因為該分量的頻帶過寬而引入過多干擾,如果故障相關頻帶位于更高階次分解分量的頻帶內,則可能因為分量的頻帶過窄而遺漏重要的特征信息。

2014年Dragomiretskiy等人提出一種自適應信號處理新方法——變分模態分解(VMD)[8],該方法在獲取分解分量的過程中通過迭代搜尋變分模型最優解來確定每個分量的頻率中心及帶寬,從而能夠自適應地實現信號的頻域剖分及各分量的有效分離。由于VMD方法剛剛提出,尚未得到推廣,因此其在實際工程中的應用還未見報道。筆者嘗試將其引入到機械故障診斷領域,用于分析滾動軸承早期微弱故障信號。VMD算法的信號處理結果同時受懲罰參數以及分量個數這兩個參數的影響,為了從信噪比較低的軸承早期故障信號中分離出包含豐富特征信息的信號分量,實現最佳的處理效果,本文利用粒子群算法對VMD算法的最佳影響參數組合進行了搜尋,提出了基于參數優化變分模態分解的軸承早期故障診斷方法。仿真信號和實測信號分析結果表明,該方法可有效提取軸承早期故障特征信息,實現故障類型的準確判別。

1 變分模態分解

VMD算法中,本征模態函數(IMF)被重新定義為一個調幅-調頻信號,表達式為[8]

uk(t)=Ak(t)cos(φk(t))

(1)

VMD算法在獲取IMF分量時擺脫了EMD算法所使用的循環篩分剝離的信號處理方式,而是將信號分解過程轉移到變分框架內,通過搜尋約束變分模型最優解來實現信號自適應分解,每個IMF分量的頻率中心及帶寬在迭代求解變分模型的過程中不斷更新,最終可根據實際信號的頻域特性完成信號頻帶的自適應剖分,得到若干窄帶IMF分量。假定將原始信號分解為K個IMF分量,則對應的約束變分模型表達式如下

(2)

式中:{uk}={u1,…,uK}代表分解得到的K個IMF分量;{ωk}={ω1,…,ωK}表示各分量的頻率中心。

為求取上述約束變分問題的最優解,引入如下形式的增廣Lagrange函數,即

(3)

式中:α為懲罰參數;λ為Lagrange乘子。

利用交替方向乘子算法求取上述增廣Lagrange函數的鞍點,即為式(3)約束變分模型的最優解,從而將原始信號分解為K個窄帶IMF分量。具體實現過程如下:

(2)n=n+1,執行整個循環;

(3)執行內層第一個循環,根據

更新uk;

(4)k=k+1重復步驟(3),直至k=K,結束內層第一個循環;

(5)執行內層第二個循環,根據

更新ωk;

(6)k=k+1重復步驟(5),直至k=K,結束內層第二個循環;

2 基于粒子群優化的變分模態分解

由于VMD算法與EMD算法分別建立在截然不同的理論框架上,因此二者之間存在諸多差異,其中一個較大差別就是利用VMD算法處理信號時需要預先設定分解所得IMF分量的個數,分量個數K設置得不同,最終處理結果也將不同。經過深入研究發現,VMD算法中懲罰參數α對分解結果也存在較大影響,α越小,所得各個IMF分量的帶寬越大,反之,分量信號的帶寬越小。由于實際待分析信號復雜多變,因此K和α這兩個影響參數通常難以確定,如何選定合適的參數組合,是利用VMD算法分析軸承早期故障信號的關鍵所在。

如果保持一個影響參數不變,僅以另一個影響參數為優化對象,討論該參數對處理結果的影響,這種局部尋優方式忽略了兩個影響參數間的交互作用,得到的只是相對最優結果。粒子群算法[9]作為一種群體智能優化算法,具有良好的全局尋優能力,因此本文利用粒子群算法對VMD算法的兩個影響參數進行并行優化,從而可避免人為主觀因素的干預,自動篩選出最佳的影響參數組合。

假設在一個D維空間中,由M個粒子組成的種群為X=(X1,X2,…,XM),第i個粒子在D維搜索空間中的位置為Xi=(xi1,xi2,…,xiD)(即優化問題的潛在解),第i個粒子的速度為Vi=(vi1,vi2,…,viD),其個體局部極值為Pi=(pi1,pi2,…,piD),種群全局極值G=(g1,g2,…,gD),每個粒子通過個體局部極值和種群全局極值迭代更新自身的速度和位置,表述為[10-11]

(4)

式中:w為慣性權重;d=1,2,…,D;i=1,2,…,M;k為當前迭代次數;c1和c2為加速度因子;η為介于[0,1]間的隨機數。

利用粒子群算法搜尋VMD算法的影響參數時,需確定一個適應度函數,粒子每次更新位置時計算一次適應度值,通過對比新粒子適應度值進行更新。Shannon熵是一種很好的評價信號稀疏特性的標準,熵值的大小反映了概率分布的均勻性,最不確定的概率分布(等概率分布)具有最大的熵值[12]。本文在此基礎上提出包絡熵的概念,將信號解調運算后得到的包絡信號處理成一個概率分布序列pj,由它計算得到的熵值就反映了原始信號的稀疏特性。零均值信號x(j)(j=1,2,…,N)的包絡熵Ep可表示成

(5)

式中:pj是a(j)的歸一化形式;a(j)是信號x(j)經Hilbert解調后得到的包絡信號。

(1)初始化粒子群算法的各項參數并確定尋優過程中的適應度函數。

(2)初始化粒子種群,以影響參數組合[α,K]作為粒子的位置,隨機產生一定數量的影響參數組合作為粒子的初始位置,隨機初始化每個粒子的移動速度。

(4)對比適應度值大小并更新個體局部極值和種群全局極值。

(5)利用式(4)更新粒子的速度和位置。

(6)循環迭代,轉至步驟(3),直至迭代次數達到最大設定值后輸出最佳適應度值及粒子的位置。

3 診斷流程

軸承早期故障引起的周期性沖擊能量微弱,并且受環境噪聲及信號衰減的影響,故障特征提取相對困難。本文嘗試利用VMD方法來分析軸承早期故障信號,并利用粒子群算法搜尋VMD算法的最佳影響參數組合,由此提出了基于參數優化變分模態分解的滾動軸承早期故障診斷方法,圖1為診斷流程,具體實現步驟如下。

圖1 軸承早期故障診斷流程圖

(1)設定粒子群算法各參數并搜尋VMD算法的α及K,參考文獻[10]進行參數的設定。本文粒子群算法設定的各項參數如表1所示,表中Gmax為最大進化代數;M為種群規模。

表1 粒子群算法各項參數

(2)粒子群尋優結束后會得到一組最佳影響參數組合[αo,Ko],設定VMD算法的懲罰參數為αo,分量個數為Ko,并利用影響參數優化后的VMD算法對軸承早期故障信號進行處理。

(3)故障信號經VMD算法處理后得到若干IMF分量,將包絡熵值最小的分量,即與局部極小熵值相對應的IMF分量作為最佳分量,計算該分量的包絡譜。

(4)將軸承故障特征頻率理論值與包絡譜中幅值明顯的譜線進行對比,實現故障判別。

4 仿真信號分析

為驗證本文方法的有效性,利用故障模型[13]模擬了軸承內圈故障產生的沖擊信號,并向其中添加強烈白噪聲以模擬內圈早期故障信號,仿真信號如下

(6)

式中:s(t)為周期性沖擊信號;A0=0.3為幅值初值;fr=20 Hz為轉頻;C=700為衰減系數;fn=3 000 Hz為共振頻率;fi=1/T=80 Hz為內圈故障特征頻率;n(t)為高斯白噪聲。染噪信號的信噪比RSNR=20lg(υs/υn)=-13 dB,其中υs和υn分別為沖擊和噪聲的有效值,fs=12 kHz為采樣頻率,分析點數為8 192。圖2為沖擊信號的仿真信號波形及頻譜。對比圖2a、b發現,強烈的背景噪聲將仿真信號中的周期脈沖完全淹沒,毫無規律可循,頻譜中共振頻帶也不明顯。圖3為仿真信號的包絡譜,從中也未發現任何突出頻率成分。

(a)沖擊信號波形

(b)仿真信號波形

(c)仿真信號頻譜圖2 沖擊信號的仿真信號波形及頻譜

圖3 仿真信號包絡譜

圖4是利用本文方法對仿真信號進行分析后的結果。粒子群尋優過程中局部極小熵值隨種群進化代數的變化見圖4a,顯然局部極小熵值的最小值8.846出現在第7代,搜尋到的最佳影響參數組合[αo,Ko]=[261,7],由此設定VMD算法的α=7、K=7,并對仿真信號進行處理。原始信號經參數優化變分模態分解算法處理后得到的7個IMF分量(IMF1～IMF7)的波形及頻譜見圖4b。通過仔細觀察可以發現,相比于其他分量,IMF4波形中規律性沖擊更加明顯,其頻帶中心恰好處于3 000 Hz,在共振頻率附近,所有分量中IMF4的包絡熵值也是最小的,該分量即是與局部極小熵值相對應的最佳分量。對其做進一步包絡解調運算,得到圖4c所示的包絡譜,其中特征頻率及倍頻fi～3fi處譜線幅值十分突出,說明特征頻率信息被提取了出來。

(a)局部極小熵值隨進化代數的變化

(b)VMD處理后的信號波形和頻譜

(c)IMF4分量的包絡譜圖4 本文方法對仿真信號的分析結果

為驗證本文方法的優勢,利用EMD算法對上述仿真信號進行了處理,并做包絡解調運算,取其最佳包絡譜(所有分量均做包絡譜,取效果最好的一個)與本文方法進行了對比。圖5為仿真信號EMD處理后的結果,共獲得了11個分解分量(C1～C11)。經過對比發現,僅C1分量的包絡譜中出現了特征頻率相關成分,解調效果最佳,結果見圖5b,但與圖4c相比,故障特征頻率及其二倍頻處譜線幅值并不突出,背景噪聲嚴重,干擾譜線過多,分析效果不佳。

(a)EMD處理后的信號波形和頻譜

(b)C1分量的包絡譜圖5 仿真信號的EMD分析結果

5 實測信號分析

5.1 人為植入故障試驗信號

為驗證本文方法對實測振動信號分析的有效性,利用實際滾動軸承故障信號進行了驗證。圖6為測試試驗平臺。在試驗臺右側的軸承上人為植入故障,利用電火花加工的方式,在軸承的單個圓柱滾動體上制造了一個直徑約為0.8 mm、深度約為1 mm的微小凹坑,從而模擬軸承滾動體早期故障缺陷。加速度傳感器位于軸承座上方,拾取振動信號時轉軸轉速為1 480 r/min,采樣頻率為12.8 kHz。表2為試驗軸承的結構參數。根據結構參數計算得到的滾動體理論故障特征頻率fe=123.5 Hz。

圖6 測試試驗平臺

軸承型號軸承節徑/mm滾動體直徑/mm滾動體個數接觸角/(°)N2053975120

圖7為滾動體故障信號的波形及譜圖。時域波形中僅個別位置存在較大沖擊,規律性不明顯,頻譜中1 000～2 000 Hz間存在一個共振頻帶,低頻段未發現故障相關頻率成分。對故障信號直接做包絡解調運算,得到圖8所示的包絡譜,其中故障特征頻率fe存在一個微小譜峰,但并不明顯,很難就此對軸承狀態做出準確判斷。

(a)故障信號波形

(b)故障信號頻譜圖7 故障信號的波形及頻譜

圖8 故障信號的包絡譜

下面利用本文方法對滾動體故障信號進行分析,結果如圖9所示。圖9a為局部極小熵值隨進化代數的變化,粒子群僅進化到了第4代就得到局部極小熵值的最小值8.574 7,尋優得到的[α,K]的最佳組合為[209,6]。在完成VMD算法參數設定后對原始信號進行處理,所得6個分量中IMF5分量的包絡熵值最小(篇幅所限,處理結果省略),是與局部極小熵值相對應的最佳分量,該分量的波形見圖9b。通過觀察發現,與原始信號相比,IMF5分量中原本較大的沖擊脈沖變得更加明顯,并出現了許多原始信號中觀察不到的幅值較小的沖擊,由此表明經參數優化變分模態分解算法處理后,淹沒于背景噪聲中的與故障相關的成分被剝離了出來。對IMF5分量做進一步包絡譜分析的結果見圖9c,其中滾動體故障特征頻率fe及其二倍頻2fe處出現了清晰的峰值譜線,由此可斷定軸承滾動體存在局部損傷,該分析結果與實際情況一致。

(a)局部極小熵值隨進化代數的變化

(b)IMF5分量的時域波形

(c)IMF5分量的包絡譜圖9 本文方法的故障信號分析結果

同樣,利用EMD算法對滾動體故障信號進行了處理(篇幅所限,處理結果省略),并取其最佳包絡譜與本文方法進行了對比。EMD處理后共獲得10個分解分量,其中C1的解調效果最佳,圖10為該分量的波形及包絡譜。對比后發現,圖10b所示包絡譜中干擾譜線偏多,不如圖9的效果。

(a)C1分量的波形

(b)C1分量的包絡譜圖10 故障信號的EMD分析結果

5.2 全壽命周期加速試驗信號

為進一步驗證本文方法對實測振動信號分析的有效性,對NSFI/UCR智能維護系統中心的滾動軸承全壽命周期加速試驗數據進行了分析[14]。試驗臺轉軸上同時安裝了4個軸承,轉速為2 000 r/min,在每個軸承的軸向和徑向上各安裝了一個加速度傳感器,圖11為軸承和傳感器的安裝位置。

圖11 軸承和傳感器的安裝位置

設置采樣頻率為20 kHz,在試驗平臺上共進行了3組全壽命加速試驗,其中第2組試驗持續了164 h,共采集984個文件,采樣間隔為10 min,每次采集20 480個點。試驗結束后發現,1號軸承外圈出現局部損傷,說明第2組試驗中只有該軸承的數據為全壽命數據,本文便對該軸承的實測數據進行了分析。表3為試驗滾動軸承結構參數。根據結構參數計算得到的外圈理論故障特征頻率fe=236.4 Hz。圖12為1號軸承振動信號的均方根值變化。

表3 滾動軸承結構參數

圖12 1號軸承振動信號的均方根值變化

均方根值變化趨勢基本反映了軸承從正常狀態到故障狀態的全過程。在7 020 min之前,軸承運行相對穩定;運行至7 020 min時,均方根值發生微小突變,表明軸承狀態發生異常;在7 020～9 000 min時間段,均方根值上下浮動,但變化幅度不大,說明故障程度并不嚴重;運行至9 000 min后,均方根值呈遞增趨勢,并在9 790 min時達到最大,此時軸承已達到壽命極限。選擇4 200 min時測得的信號進行分析,分析點數為8 192。圖13為實測信號波形及頻譜,可見時域波形中沒有過于突出的沖擊脈沖,頻譜低頻段未找到故障特征頻率。圖14為實測信號的直接包絡譜分析結果,顯然也沒有出現與故障特征頻率相關的成分。由此表明,傳統直接包絡解調方法對于該組信號來說無能為力。

(a)實測信號的波形

(b)實測信號的頻譜圖13 實測信號的波形及頻譜

圖14 實測信號的包絡譜

圖15是利用本文方法對實測信號進行分析后的結果。圖15a中,粒子種群進化到第8代時得到局部極小熵值的最小值8.822 6及[α,K]的最佳組合[94,6],VMD處理所得結果中IMF2分量是與局部極小熵值相對應的最佳分量,該分量的波形見圖15b。與原實測信號相比,很容易發現IMF2分量中規律性脈沖明顯增多,信號中被噪聲所淹沒的周期性沖擊成分被突顯出來。圖15c為該分量的包絡譜,其中外圈故障特征頻率fe存在一個明顯譜峰,表明軸承外圈已經出現局部損傷,理論分析與實際情況相符。與均方根值指標相比,本文方法可提前2 820 min識別出軸承故障,這對于實際診斷應用來說意義重大。

(a)局部極小熵值隨進化代數的變化

(b)IMF2分量的波形

(c)IMF2分量的包絡譜圖15 本文方法的實測信號分析結果

利用EMD算法對實測信號進行處理后共獲得11個分量,分別進行包絡解調后發現,僅C2的包絡譜中出現了與特征頻率相關的成分,圖16為該分量的波形及包絡譜,但圖16b中外圈故障特征頻率處譜線幅值并不突出,很容易造成漏診。

(a)C2分量的波形

(b)C2分量的包絡譜圖16 實測信號的EMD分析結果

6 結 論

(1)滾動軸承早期故障特征信號微弱,特征提取相對困難,利用參數優化變分模態分解方法來分析軸承早期故障信號,可有效提取出微弱特征頻率信息,實現軸承狀態的準確判別。

(2)仿真及實測信號分析結果表明,在軸承微弱故障特征提取上,與傳統直接包絡解調方法和基于EMD的包絡解調方法相比,參數優化變分模態分解方法的分析效果更為準確、有效,優勢明顯。

(3)VMD作為一種自適應信號處理新方法,尚未在實際工程領域得到應用。本文將其移植應用于機械故障診斷領域,利用該方法來分析軸承早期故障信號,旨在起到一個拋磚引玉的作用,嘗試將其應用于其他類型機械故障診斷值得進一步深入研究。

[1] 梅檢民, 肖云魁, 賈繼德, 等. 基于改進階比的變速器微弱故障特征提取 [J]. 振動工程學報, 2012, 25(3): 317-322. MEI Jianmin, XIAO Yunkui, JIA Jide, et al. Weak fault characteristics extraction for automobile transmission based on improved order analysis [J]. Journal of Vibration Engineering, 2012, 25(3): 317-322.

[2] 馮輔周, 司愛威, 饒國強, 等. 基于小波相關排列熵的軸承早期故障診斷技術 [J]. 機械工程學報, 2012, 48(13): 73-79. FENG Fuzhou, SI Aiwei, RAO Guoqiang, et al. Early fault diagnosis technology for bearing based on wavelet correlation permutation entropy [J]. Journal of Mechanical Engineering, 2012, 48(13): 73-79.

[3] HUANG N E, SHEN Z, LONG S R, et al. The empirical mode decomposition and the Hilbert spectrum for nonlinear and non-stationary time series analysis [J]. Proceedings of the Royal Society: A, 1998(454): 903-993.

[4] DU Qiuhua, YANG Shunian. Application of the EMD method in the vibration analysis of ball bearings [J]. Mechanical Systems and Signal Processing, 2007, 21(6): 2634-2644.

[5] 程軍圣, 于德介, 楊宇. 基于EMD的能量算子解調方法及其在機械故障診斷中的應用 [J]. 機械工程學報, 2004, 40(8): 115-118. CHENG Junsheng, YU Dejie, YANG Yu. Energy operator demodulating approach based on EMD and its application in mechanical fault diagnosis [J]. Journal of Mechanical Engineering, 2004, 40(8): 115-118.

[6] 李輝, 鄭海起, 唐立偉. 聲測法和經驗模態分解在軸承故障診斷中的應用 [J]. 中國電機工程學報, 2006, 26(15): 124-128. LI Hui, ZHENG Haiqi, TANG Liwei. Application acoustic emission and empirical mode decomposition to faults diagnosis of bearing [J]. Proceedings of the CSEE, 2006, 26(15): 124-128.

[7] FLANDRIN P, RILLING G, GONCALVES P. Empirical mode decomposition as a filter band [J]. IEEE Signal Processing Letters, 2004, 11(2): 112-114.

[8] DRAGOMIRETSKIY K, ZOSSO D. Variational mode decomposition [J]. IEEE Transactions on Signal Processing, 2014, 62(3): 531-544.

[9] KENNEDY J, EBERHART R C. Particle swarm optimization [C]∥IEEE International Conference on Neural Networks. Piscataway, NJ, USA: IEEE, 1995: 1942-1948.

[10]沈伋, 韓麗川, 沈益斌. 基于粒子群算法的飛機總體參數優化 [J]. 航空學報, 2008, 29(6): 1538-1541. SHEN Ji, HAN Lichuan, SHEN Yibin. Optimization of airplane primary parameters based on particle swarm algorithm [J]. Acta Aeronautica et Astronautica Sinica, 2008, 29(6): 1538-1541.

[11]李寧. 粒子群優化算法的理論分析與應用研究 [D]. 武漢: 華中科技大學, 2006.

[12]蔣永華, 湯寶平, 劉文藝, 等. 基于參數優化Morlet小波變換的故障特征提取方法 [J]. 儀器儀表學報, 2010, 31(1): 56-60. JIANG Yonghua, TANG Baoping, LIU Wenyi, et al. Feature extraction method based on parameter optimized Morlet wavelet transform [J]. Chinese Journal of Scientific Instrument, 2010, 31(1): 56-60.

[13]王宏超, 陳進, 董廣明. 基于最小熵解卷積與稀疏分解的滾動軸承微弱故障特征提取 [J]. 機械工程學報, 2013, 49(1): 88-94. WANG Hongchao, CHEN Jin, DONG Guangming. Fault diagnosis method for rolling bearing’s weak fault based on minimum entropy deconvolution and sparse decomposition [J]. Journal of Mechanical Engineering, 2013, 49(1): 88-94.

[14]LIN J, ZUO M J, FYFE K R. Mechanical fault detection based on the wavelet de-noising technique [J]. Journal of Vibration and Acoustics, 2004, 126: 9-16.

[本刊相關文獻鏈接]

田福慶,羅榮,李萬,等.改進的卷積型小波包分解及在故障診斷中的應用.2014,48(3):89-95.[doi:10.7652/xjtuxb 201403017]

楊清宇,孫鳳偉.一種迭代改進的球向量機故障診斷算法.2013,47(10):1-6.[doi:10.7652/xjtuxb201310001]

夏虎,莊健,于德弘.面向高維特征故障數據的進化軟子空間聚類算法.2013,47(5):115-120.[doi:10.7652/xjtuxb2013 05021]

胡小秋,陳維福.角接觸球軸承熱特性分析及試驗.2015,49(2):106-110.[doi:10.7652/xjtuxb201502018]

周子超,王伊卿,吳文武,等.機床主軸軸承熱誘導預緊力及剛度計算與實驗研究.2015,49(2):111-116.[doi:10.7652/xjtuxb201502019]

金海善,朱愛斌,陳渭.利用改進牛頓-拉夫遜法的高速圓柱滾子軸承打滑分析.2015,49(1):133-138.[doi:10.7652/xjtuxb201501022]

位文明,呂盾,張俊,等.轉臺軸承靜剛度建模及其影響因素分析.2014,48(12):8-14.[doi:10.7652/xjtuxb201412002]

翟強,閆柯,張優云,等.高速角接觸球軸承腔內氣相流動與傳熱特性研究.2014,48(12):29-33.[doi:10.7652/xjtuxb 201412005]

陳汝剛,陳韜.溫度影響下箔片動壓止推軸承分析.2014,48(11):32-36.[doi:10.7652/xjtuxb201411006]

李建棟,朱永生,熊青青,等.定壓預緊主軸軸向動態剛度特性研究.2014,48(10):126-130.[doi:10.7652/xjtuxb2014 10020]

易均,劉恒,劉意,等.歪斜安裝對組配軸承轉子系統動力學特性影響.2014,48(9):107-111.[doi:10.7652/xjtuxb201409 018]

耿濤,孟慶豐,賈謙,等.薄襯層結構滑動軸承潤滑膜厚度的超聲檢測方法.2014,48(8):80-85.[doi:10.7652/xjtuxb 201408014]

(編輯 苗凌)

Parameter Optimized Variational Mode Decomposition Method with Application to Incipient Fault Diagnosis of Rolling Bearing

TANG Guiji, WANG Xiaolong

(School of Energy, Power and Mechanical Engineering, North China Electric Power University, Baoding, Hebei 071000, China)

The fault feature of rolling bearing in early failure period is difficult to extract. An incipient fault diagnosis method for rolling bearing based on parameter optimized variational mode decomposition method was proposed. Particle swarm optimization algorithm was used to search for the best combination of influencing parameters of variational mode decomposition algorithm, the penalty parameter and number of components were then set according to the searching results, and the fault signal was processed by parameter optimized variational mode decomposition algorithm. The original fault signal was decomposed into several intrinsic mode function components. The best signal component was selected and processed by envelope demodulation algorithm, the fault type of bearing was judged by analyzing the envelope spectrum of the signal. The simulated and measured signals of fault bearing were analyzed by parameter optimized variational mode decomposition method and the weak characteristic frequency information was extracted successfully. The results show that the proposed method enables to judge the incipient fault of rolling bearing effectively with desired reliability.

variational mode decomposition; particle swarm algorithm; rolling bearing; incipient fault diagnosis

2014-09-24。

唐貴基(1962—),男,博士,教授,博士生導師。

河北省自然科學基金資助項目(E2014502052)。

時間:2015-02-27

10.7652/xjtuxb201505012

TH17

A

0253-987X(2015)05-0073-09

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