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滚动轴承是旋转机械的重要零部件,当发生早期故障时,难以有效地提取其微弱的故障特征. 针对这一问题,提出了优化参数K取值的变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)早期故障诊断方法. 首先,通过瞬时频率均值判断法确定模态数K的取值,然后用VMD方法对采集的轴承故障信号进行处理. 通过筛选轴承故障信号分解得到本征模态函数分量,对其中的敏感分量进行包络谱分析,从而判断轴承的故障类型与严重程度. 最后,分别比较EMD和原VMD算法得到的结果. 结果表明:优化后的VMD算法能成功地提取滚动轴承早期故障特征,实现轴承早期故障诊断.
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北京工业大学学报
ISSN： 0254-0037
Year： 2019
Issue： 2
Volume： 45
Page： 103-110
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