基于VMD重構(gòu)和DCS解調(diào)的滾動軸承故障診斷_第1頁
基于VMD重構(gòu)和DCS解調(diào)的滾動軸承故障診斷_第2頁
基于VMD重構(gòu)和DCS解調(diào)的滾動軸承故障診斷_第3頁
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文檔簡介

文章背景｜Background滾動軸承廣泛用于各種旋轉(zhuǎn)機械以確保轉(zhuǎn)子正常運轉(zhuǎn)。由于經(jīng)常遭受重載、交變載荷等復(fù)雜工況的作用，其容易出現(xiàn)點蝕、剝落等故障，從而降低機械設(shè)備的性能，導(dǎo)致不必要的停機時間和維護成本。監(jiān)測滾動軸承運行狀態(tài)，特別是早期故障診斷對于保證機械設(shè)備的正常工作具有重要意義。圖1含故障的滾動軸承核心理論｜CoreTheory（1）通過變分模態(tài)分解（VMD）將復(fù)雜非平穩(wěn)信號自適應(yīng)分解為一系列從低頻至高頻的本征模態(tài)分量（IMFs）。（2）稀疏度是表征時域信號稀疏特性的統(tǒng)計指標。計算IMFs的稀疏度指標，并借助稀疏度構(gòu)建權(quán)重系數(shù)對全部IMFs進行重構(gòu)以衡量不同IMFs的有效程度并突出敏感IMFs的重要性。（3）基于信號的循環(huán)譜密度（CSD），利用循環(huán)平穩(wěn)度（DCS）對重構(gòu)信號進行解調(diào)處理以提取滾動軸承的故障特征頻率。

圖2基于VMD重構(gòu)和DCS解調(diào)的滾動軸承故障診斷流程文章創(chuàng)新點｜Innovation（1）通過VMD降噪時，為避免選擇部分敏感IMFs導(dǎo)致丟失故障信息，提出了基于稀疏度的權(quán)重系數(shù)以重構(gòu)所有IMFs，該策略能突出敏感IMFs并保留細節(jié)信息。（2）應(yīng)用DCS對重構(gòu)信號進行解調(diào)分析，進一步抑制信號中的殘余噪聲成分，實現(xiàn)故障特征的有效識別。圖3IMF1-IMF7的權(quán)重系數(shù)圖4所提方法的處理結(jié)果文章結(jié)論｜Conclusion（1）稀疏度能準確反映VMD分解所得IMFs的敏感程度，利用其構(gòu)造權(quán)重系數(shù)能得到含較少背景噪聲的重構(gòu)信號。對比EMD、WT等常見降噪方法，所提VMD重構(gòu)策略在抑制干擾方面具有一定優(yōu)勢。（2）通過對重構(gòu)信號進行DCS解調(diào)分析，可以清晰、準確地識別滾動軸承的故障特征頻率。對比包絡(luò)解調(diào)和TEO解調(diào)方法，DCS的解調(diào)性能更強，能提高故障特征識別精度。（3）通過仿真及行星輪內(nèi)圈故障、電機軸承外圈故障及復(fù)

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