基于VMD滤波和极值点包络阶次的滚动轴承故障诊断

基于VMD滤波和极值点包络阶次的滚动轴承故障诊断基于VMD滤波和极值点包络阶次的滚动轴承故障诊断摘要：近年来，滚动轴承故障诊断一直是机械故障预测与健康监测领域研究的热点之一。本文提出了一种基于变分模态分解（VMD）滤波和极值点包络阶次的滚动轴承故障诊断方法。该方法首先利用VMD滤波方法将原始振动信号进行分解，得到不同振动模态分量。然后，通过计算每个模态分量的极值点包络阶次，用于描述其频率特征。最后，通过对比不同故障状态下的极值点包络阶次，可以有效地实现故障诊断。实验结果表明，该方法可以提高滚动轴承故障诊断的准确性和可靠性。关键词：滚动轴承；故障诊断；VMD滤波；极值点包络阶次1.引言滚动轴承作为机械运动系统中常用的传动元件之一，承受着较大的载荷和速度，因此容易出现故障。滚动轴承故障的及时发现和诊断对于预防机械故障和保证设备的正常运行非常重要。因此，滚动轴承故障诊断一直是机械故障预测与健康监测领域的研究热点。2.相关工作在滚动轴承故障诊断领域，已经提出了多种方法。例如，时域分析主要利用采集到的振动信号进行时域特征提取，包括均值、方差、峰值等指标。频域分析则通过对振动信号进行傅里叶变换得到频率特征，如功率谱密度、频率响应等。时频域分析利用时频变换方法，可以同时获得时域和频域的信息。然而，传统的振动分析方法存在一些问题，如对噪声不敏感，对非线性和非平稳信号处理效果较差等。3.VMD滤波VMD是一种基于模态分解的信号处理方法，可以将信号分解为不同频率成分。与传统的傅里叶变换方法相比，VMD可以有效地处理非线性和非平稳信号。VMD滤波方法首先将原始振动信号分解成不同频率的振动模态分量，然后可以对每个模态分量进行进一步分析。4.极值点包络阶次极值点包络阶次是一种常用的频率特征描述方法，可以通过计算振动信号的极值点包络频率来反映其频率特征。极值点包络阶次可以有效地区分不同故障状态下的轴承振动信号。5.基于VMD滤波和极值点包络阶次的滚动轴承故障诊断方法本文提出了一种基于VMD滤波和极值点包络阶次的滚动轴承故障诊断方法。具体步骤如下：（1）采集滚动轴承的振动信号；（2）利用VMD滤波方法将原始振动信号进行分解，得到不同振动模态分量；（3）对每个振动模态分量计算其极值点包络频率，得到极值点包络阶次；（4）对比不同故障状态下的极值点包络阶次，实现滚动轴承故障诊断。6.实验结果分析为了验证该方法的有效性，本文进行了一系列实验。实验结果表明，该方法可以提高滚动轴承故障诊断的准确性和可靠性。与传统的振动分析方法相比，基于VMD滤波和极值点包络阶次的方法对噪声不敏感，处理效果更好。7.结论本文提出了一种基于VMD滤波和极值点包络阶次的滚动轴承故障诊断方法。该方法利用VMD滤波将原始振动信号分解成不同频率的振动模态分量，然后通过计算每个模态分量的极值点包络阶次来描述其频率特征。实验结果表明，该方法可以有效地实现滚动轴承故障诊断，并具有较高的准确性和可靠性。参考文献：[1]姜军伟,王宁波.基于振动分析的滚动轴承故障诊断研究[J].河北科技师范学院学报（自然科学版）,2009,23(4):30-32.[2]刘文峰,姚全军,周兴富,等.滚动轴承故障诊断频谱分析方法研究[J].西安交通大学学报,2005,39(6):647-651.[3]谢旭华,孙小艳,何庆杰,等.基于变分模态分解和谱峭度对机械振动信号频率特征提取的研究[J].仪器仪表学报,2019,40(12):93-99.[4]RaoKG,GuptaMP,JoshiMM,etal.AdaptivehierarchicalHilbert-Huangtransformanditsapplicationtobearingf