基于VMD与自适应MOMEDA的回转支承故障诊断

作者：郑强; 林云树^*; 吴晓梅; 张冲

来源：组合机床与自动化加工技术, 2022, (05): 79-82.

DOI：10.13462/j.cnki.mmtamt.2022.05.019

• 变分模态分解
• 灰狼优化算法
• 多点最优最小熵解卷积
• 回转支承
• 故障诊断

针对强背景噪声下的低速重载回转支承难以提取故障特征的问题，提出了一种变分模态分解(VMD)与多点最优最小熵解卷积(MOMEDA)相结合的回转支承故障诊断方法。首先，采用VMD算法对原始振动信号进行分解，从中选出峭度最优分量；其次，利用灰狼优化算法(GWO)优化MOMEDA算法中的参数T,再基于优化的MOMEDA算法增强最优分量中的故障冲击成分；最后，对处理后的最优分量进行包络谱分析，提取故障特征。与VMD-MED方法相比，所提方法能够更准确突出信号中的周期性故障冲击成分，有效提取低速重载回转支承故障特征。

• 单位
  自动化学院; 福州大学