基于ASSD-MOMEDA-FWEO相结合的滚动轴承故障诊断

作者：唐贵基; 丁傲; 王晓龙^*; 张晔

来源：自动化仪表, 2021, 42(12): 8-14.

DOI：10.16086/j.cnki.issn1000-0380.2021040048

• 滚动轴承
• 故障诊断
• 自适应奇异谱分解
• 多点优化最小熵解卷积
• 频率加权能量算子

针对滚动轴承微弱故障信号的非线性、非平稳、易被强背景噪声掩盖的特点,提出一种自适应奇异谱分解(ASSD)、多点优化最小熵解卷积(MOMEDA)与频率加权能量算子(FWEO)相融合的微弱故障诊断方法。首先,利用ASSD算法对原始信号进行处理,采用合成峭度与斯皮尔曼等级相关系数(SRCC)作为联合判据,自适应确定奇异谱分量个数后,根据合成峭度最大原则筛选出最佳奇异谱分量。然后,利用MOMEDA算法对最佳奇异谱分量作进一步解卷积处理,实现故障特征强化放大。最后,通过FWEO算法获取解卷积信号的瞬时能量信号,并通过傅里叶变换(FFT)得到瞬时能量谱,从中拾取出故障特征信息。仿真和试验信号分析结果表明,所述方法可有效提取强噪声下微弱故障特征,实现轴承故障精确诊断。

• 单位
  华北电力大学; 国网吉林省电力有限公司