基于SHO-VMD分解和多特征参数的变工况滚动轴承故障诊断

简介

风机在多种工况条件下运行时,利用轴承的振动监测系统所检测到的信号难以实现故障诊断,而大量文献研究的轴承故障诊断多是在恒定转速下进行的。针对变工况下运行的滚动轴承,提出一种基于SHO-VMD分解和多特征参数融合的特征提取方法,使用t-SNE降维可视化,提取出振动信号的故障信息与转速变化信息。变分模态分解(VMD)方法的分解效果取决于分解个数和惩罚因子的取值,采用自私羊群优化算法(SHO)对参数进行优化,将振动信号分解为一些本征模态分量,再对