基于GVMD與譜分析的滾動軸承故障診斷

李宗輝

（重慶大學(xué)光電技術(shù)與系統(tǒng)教育部重點實驗室，重慶400044）

0 引言

滾動軸承是旋轉(zhuǎn)機械最常用和關(guān)鍵的零部件之一，應(yīng)用非常廣泛。滾動軸承也是易損零件，大部分旋轉(zhuǎn)機械產(chǎn)生故障的原因都與滾動軸承有密切關(guān)系[1-2]，滾動軸承故障診斷技術(shù)是非常重要的。經(jīng)過國內(nèi)外專家的不斷探索，發(fā)現(xiàn)振動信號的頻率與故障類別有一定的對應(yīng)關(guān)系，為了分析判斷故障類型，必須從軸承振動信號中提取特征頻率。

變分模態(tài)分解（Variational Mode Decomposition，VMD）是一種自適應(yīng)的信號分解方法[3-4]。該方法將信號分解轉(zhuǎn)化為非遞歸變分模態(tài)分解模式，通過迭代搜尋變分模型的最優(yōu)解，從而確定每個模態(tài)的中心頻率和帶寬。變分模態(tài)分解在一定程度上解決了經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解方法（Empirical Mode Decomposition，EMD）[5]在噪聲惡劣背景下不能得到特征分量的問題，它具有更強的噪聲魯棒性，運算效率也更高。

遺傳算法（Genetic Algorithm，GA）是一種元啟發(fā)式自然選擇的過程[6]，通過遺傳、交叉、突變、自然選擇等操作產(chǎn)生下一代的解，并借助適應(yīng)度函數(shù)挑選出最優(yōu)解。在本文中引入遺傳算法，從而快速準(zhǔn)確地獲取最優(yōu)參數(shù)，最后通過包絡(luò)譜分析[7]得到信號的特征頻率，實現(xiàn)故障診斷。

1 變分模態(tài)分解

VMD方法在求解各個模態(tài)分量時通過迭代尋求變分模型的最優(yōu)解以確定每個模態(tài)帶寬，因此能夠自適應(yīng)地實現(xiàn)信號的頻域分解和各模態(tài)的有效分離。VMD分解算法實際上是一個變分問題的求解過程，它是將原信號分解為K個模態(tài)函數(shù)，使得每個模態(tài)函數(shù)的估計帶寬之和最小。……