【摘 要】
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介绍了一种自适应信号分解新方法——变分模态分解(Variational mode decomposition,VMD),并且针对滚动轴承早期故障识别困难这一问题,提出了基于VMD的诊断方法。首先通过基
【机 构】
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华北电力大学能源动力与机械工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51307058;51475164);河北省自然科学基金资助项目(E2014502052);中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2015XS120)
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介绍了一种自适应信号分解新方法——变分模态分解(Variational mode decomposition,VMD),并且针对滚动轴承早期故障识别困难这一问题,提出了基于VMD的诊断方法。首先通过基于分数高斯噪声的数值模拟试验对VMD方法的等效滤波特性进行研究,验证了其类似于小波包分析的频域剖分特性,继而分析了惩罚因子及分量个数的设置对VMD方法滤波特性的影响。为了在轴承故障检测过程中,减少人为主观选择影响参数存在的弊端,提出了基于包络谱特征因子(Feature factor of envelope spectrum,EFF)的影响参数自动搜寻策略,最后通过仿真信号及试验信号对所述方法进行验证。分析结果表明:该方法能够有效提取轴承早期故障信号中的微弱特征信息,实现故障类型的准确判别。
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