PSO-COT与EEMD的变转速滚动轴承故障特征提取

作者：高大涌; 付志鹏; 苑宗昊; 白雪飞

来源：石家庄铁道大学学报(自然科学版), 2021, 34(04): 53-58.

DOI：10.13319/j.cnki.sjztddxxbzrb.20210178

• 粒子群
• 计算阶比跟踪
• EEMD
• 滚动轴承

针对滚动轴承在变转速工况下微弱故障特征难以提取的问题,提出了PSO-COT与EEMD的变转速滚动轴承故障特征提取方法。首先,通过粒子群优化算法(particle swarm optimization, PSO)寻找最优过采样率,对采集到的滚动轴承振动信号进行过采样;然后,利用计算阶比跟踪(computed order tracking, COT)将过采样后的时域信号转变成角域的平稳信号;最后,通过集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition, EEMD)去噪,经过阶次谱分析滚动轴承故障特征阶次。实验表明该方法具有较好的故障特征提取精度,可以有效提取变转速工况下滚动轴承故障特征信息。

• 单位
  电子工程学院; 石家庄铁道大学; 交通运输学院