基于k值优化VMD的滚动轴承故障诊断方法

简介

针对旋转机械中滚动轴承早期信噪比较低的故障特征提取困难问题,提出了-种基于能量的变分模式分解（variational mode decomposition, 简称VMD）模态数 k 优化选取方法,用以提取滚动轴承早期故障特征,同时避免了信号分解过分或不足.首先,对振动信号进行VMD预分解,分别在不同 k 值条件下计算分量信号能量与原始信号总能量;其次,根据基于能量的模态数 k 选取准则,确定最佳模态数值对信号进行VMD分解;最后,通过峭度准则选择分量进行信号重构,对其进行包络分析,提取故障特征频率.将该方法运用到实际故障信号中,有效提取出滚动轴承内圈微弱故障特征,实现了早期故障特征判别,具有-定的应用价值和实际意义.