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申请/专利权人：太原理工大学
摘要：本发明属于信号分析与故障诊断技术领域，公开了一种基于自适应变分模态分解的滚动轴承早期故障诊断方法，包括以下步骤：S1、采集滚动轴承的振动信号；S2、将最小综合故障指数作为目标函数，结合麻雀算法计算得到最佳的麻雀个体位置对应的变分模态分解参数K，α作为分解参数，对原始振动信号进行变分模态分解；S3、去除小于平均功率谱峭度的模态分量，得到重构信号；S4、对重构后的信号进行包络解调分析，从而确定轴承的故障类型。本发明通过综合故障指数进行自适应模态分解，可以实现故障冲击和背景噪声的分离，提高了故障诊断的准确性。
主权项：1.一种基于自适应变分模态分解的滚动轴承早期故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、采集滚动轴承的振动信号f（n）；S2、设置变分模态分解参数的取值范围，初始化分模态分解参数；根据变分模态分解参数对采集到的振动信号f（n）进行变分模态分解，计算各个模态分量的综合故障指数，选取其中的最小值作为当前麻雀个体位置下的综合故障指数；将最小综合故障指数作为目标函数，采用麻雀算法对变分模态分解参数进行全局搜索，直到得到最佳麻雀个体位置；将最佳麻雀个体位置对应的变分模态分解参数K，α作为分解参数，对原始振动信号进行变分模态分解，得到K个模态分量；其中，K表示模态数量，α表示惩罚因子；S3、计算各个模态分量的功率谱峭度，将其与平均功率谱峭度进行比较，把小于平均功率谱峭度的模态分量舍去，将剩余模态分量相加，得到重构信号；S4、对重构后的信号进行包络解调分析，从而确定轴承的故障类型；所述步骤S2中，综合故障指数的计算过程为：对变分模态分解得到的各个模态分量进行希尔伯特变换，得到变换信号gHt；根据变换信号gHt计算各个模态分量的功率谱Sk；根据功率谱Sk计算各个模态分量的功率谱峭度Q和功率谱熵H；根据功率谱峭度Q和功率谱熵H计算各个模态分量的综合故障指数CFI，计算公式为： CFI=H·Q。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 太原理工大学 一种基于自适应变分模态分解的滚动轴承早期故障诊断方法
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