基于参数自适应特征模态分解的滚动轴承故障诊断方法

作者：鄢小安^*; 贾民平

来源：仪器仪表学报, 2022, 43(10): 252-259.

DOI：10.19650/j.cnki.cjsi.J2210053

• 特征模态分解
• 平方包络谱特征能量比
• 滚动轴承
• 故障诊断

针对强背景噪声下轴承故障信息难以有效提取的问题，提出一种基于参数自适应特征模态分解的滚动轴承故障诊断方法。首先，为了克服原始特征模态分解(FMD)需要依赖人为经验设定关键参数而不具有自适应性的缺点，提出基于平方包络谱特征能量比(FER-SES)的网格搜索方法自动地确定FMD的模态个数n和滤波器长度L;随后，采用参数优化的FMD将原轴承振动信号划分为n个模态分量，并选取具有最大FER-SES的模态分量为敏感模态分量；最后，通过计算敏感模态分量的平方包络谱来提取故障特征频率，从而判别轴承故障类型。通过仿真信号和工程案例分析验证了提出方法的有效性。与变分模态分解(VMD)和谱峭度方法(SK)相比，提出方法具有更好的故障特征提取性能。

• 单位
  东南大学; 电子工程学院; 南京林业大学