自适应随机共振与ELMD在轴承故障诊断中的应用

简介

针对随机共振（Stochastic resonance,SR）在处理轴承故障信号时需要满足小参数（信号频率、幅值、噪声强度远小于1）这一条件以及轴承故障特征难以提取的问题,提出基于自适应变尺度随机共振与总体局部均值分解（Ensemble local mean decomposition,ELMD）的轴承故障诊断方法。首先,对实测的信号按照一定的频率进行压缩,使其满足随机共振小参数的要求,然后,通过遗传算法（Genetic algorithm,GA）对变尺度随机共振双稳系统中的结构参数a,b进行优化,最后将随机共振输出信号进行ELMD分解,通过各PF分量的频谱图寻找轴承故障特征频率。对实测轴承故障信号的实验分析,结果表明本文提出的方法可有效地应用于轴承的故障诊断中。