针对目前出现的时变滤波经验模式分解(TVF-EMD)在滚动轴承故障特征提取中参数选择难的问题,提出了一种参数自适应TVF-EMD方法。首先利用粒子群优化(PSO)算法对TVF-EMD影响最大的参数组合进行优化,获得最佳的参数组合,并对故障信号进行TVF-EMD分解。然后筛选经分解故障信号获得的敏感固有模态函数(IMF),并进行包络解调运算。最后根据包络谱判断滚动轴承的故障。分别利用TVF-EMD、集合经验模式分解(EEMD)和变分模态分解(VMD)方法对仿真信号进行分析,表明TVF-EMD方法具有更优越的分解性能。利用参数自适应TVF-EMD方法对滚动轴承故障信号进行分析,表明参数自适应TVF-EMD方法可有效识别滚动轴承故障。

齿轮箱轴承作为高速列车转向架上的关键部件,其故障特征主要体现在其振动信号中,但是列车运行过程中存在强电磁噪声。针对强背景噪声下信号中故障特征频率的提取,提出双树复小波包变换(Dual Tree Complex Wavelet Package Transform,DTCWPT)和全变差(Total Variation,TV)结合的算法。该算法利用DTCWPT将齿轮箱轴承振动信号分解为不同尺度的信号分量,通过峭度指标选择冲击特征最显著的一个信号分量;针对含噪声的冲击特征,通过对该信号分量的全变差进行稀疏追踪从而得到信号的稀疏优化表示,使得振动信号中的冲击特征得到显著增强。通过构造一仿真信号对稀疏追踪算法的有效性进行了验证,并将该方法与DTCWPT结合并应用于齿轮箱轴承故障诊断中,结果表明该方法能够很好地提取出信号中的冲击特征,并且频谱中的故障表征明显,能够有效地指导故障诊断。