变分模态分解和形态学滤波在滚动轴承故障诊断中的应用
投稿时间:2017-05-26  
中文关键词:变分模态分解  形态学滤波  滚动轴承  故障诊断  
英文关键词:
基金项目:国家自然科学基金(U1534204,11472179,11790280,11572206); 河北省然科学基金(A2016210099); 河北省人才工程培养经费资助科研项目(A2016002036);河北省科技项目(17961706D,18965341G)
作者单位
张俊甲 石家庄铁道大学电气与电子工程学院 
马增强 石家庄铁道大学电气与电子工程学院 
王建东 石家庄铁道大学电气与电子工程学院 
王梦奇 石家庄铁道大学电气与电子工程学院 
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中文摘要:
      针对滚动轴承早期故障信号易被强烈的背景噪声淹没及故障特征难以提取的特点,提出了基于变分模态分解(VMD)和形态学滤波相结合的滚动轴承早期故障诊断方法。首先利用VMD将早期故障信号自适应地分解为一系列IMF分量,然后选择峭度值最大的前两个IMF分量重构,并对重构信号进行形态学滤波,最后通过Teager能量算子计算重构分量的能量谱来提取滚动轴承的故障频率,判断故障类型。将该方法应用于滚动轴承仿真信号与实际故障数据中,分析结果表明该方法能够更加有效提取故障特征频率信息,实现了滚动轴承故障的精确诊断。
英文摘要:
      
张俊甲,马增强,王建东,王梦奇.变分模态分解和形态学滤波在滚动轴承故障诊断中的应用[J].石家庄铁道大学学报:自然科学版,2018,(4):52-57.
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