基于VMD和快速谱峭度的滚动轴承早期故障诊断

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1、基于VMD和快速谱峭度的滚动轴承早期故障诊断任学平李攀王朝阁内蒙古科技大学机械工程学院摘要：针对滚动轴承故障发生初期，故障冲击特征微弱难以识别以及共振解调屮带通滤波器参数难以选择的问题，提出了基于变分模态分解与快速谱峭度的轴承早期故障特征提取方法。首先采用VMD对轴承早期故障信号进行预处理，依据悄度准则选取峭度值较大的分量进行重构;然后应用快速谱哨度法确定滤波器最优参数，使用带通滤波器对重构信号进行降噪处理;最后应用Hilbert解调方法对消噪后信号进行包络解调，分析包络谱得到诊断结果。对仿真信号和轴承试验数据的诊断分析表明，该方法可有

2、效识别出早期故障信号。关键词：滚动轴承;早期故障;变分模态分解;快速谱峭度;包络解调;作者简介：任学平（1963—）,男，博士，教授，主要研究方向为机械工程测试与故障诊断，E-mail:rxp@imust.cno作者简介：李攀（1992—）,男，硕士研究生，研究方向为机械设备故障诊断及状态检测，E-ma订:1ipan287782641@outlook.com。收稿日期：2017-07-27基金：国家自然科学基金项目（51565046）RollingBearingEarlyFaultDiagnosisBasedonVMDandFSKRen

3、XuepingLiPanWangChaogeInstituteofMechani^alEngineering,InnerMongoliaUniversityofScienceandTechnology;Abstract：AimingatearlyfauItofrollingbearings,theweakfaultimpactfeatureisdifficulttoidentifyandtheparametersforband-passfilterisdifficulttoselectinresonancedemodulation.Th

4、eearlyfaultfeatureextractionmethodforthebearingsisproposedbasedonVMDandfastspectralkurtogram.Firstly，theearlyfauItsignailsofthebearingsarepreprocessedbyVMD,andthecomponentwithbiggerkurtosisisselectedtoreconstructaccordingtokurtosiscriterion.Secondly,theoptimalparametersf

5、orfilteraredeterminedbyusingfastspectralkurtosismethod,andtheband-passfi1terisusedtodenoisingprocessingofreconstruetedsignal.Finally,theenvelopedcmodulationiscarriedoutforprocessedsignalbyusingHilbertdemodulationmethod,andthediagnosisresultsareobtainedbyanalyzingenvelope

6、spectrum.ThediagnosisandanalysisofSimulationsignalandexperimentaldataofthebearingsshowthatthemethodisabletoidentifyearlyfauItsigneileffeetivcly.Keyword：rollingbearing;earlyfault;VMD;fastspectralkurtograni;envelopedemodulation;Received：2017-07-27滚动轴承的运转精度较高，在运转过程屮反应工作状态信息

7、的能量非常微弱，通常述伴有其他频率噪声的干扰，造成早期故障的振动特征不易被提取£11。变分模态分解(VariationalModeDecomposition,VMD)是近儿年新提出的一种自适应分解方法R1，其摒弃了传统递归式的分解方法，采用非递归式的分解方式有效避免了分解终止条件的确定和边界效应等问题宜。文献［4］将VMD与1.5维谱结合应用于轴承故障诊断屮，成功提取到故障特征频率;文献［5］则将VMD与增强能量算子结合，也成功识别出了轴承故障。共振解调法是故障诊断领域中比较常用的方法，其将轴承作为谐振体，从而放大轴承故障冲击产牛的高频

8、共振响应。该方法中带通滤波器参数的设置是一个关键问题，通常需要丰富的经验凹。文献［7］将谱哨度作为STFT窗口的函数去得到最优滤波器的参数，提出了哨度图的概念，并将其应用于故障诊断领域，但存在耗时长的缺点。