高速列车滚动轴承振动响应信号振动特性复杂,信噪比低,传统的信号处理方法难以对轴承故障特征进行提取。为了识别高速列车滚动轴承早期故障,基于鲸鱼优化算法(WOA)和变分模式分解(VMD)自适应分解技术提出了一种参数自适应VMD信号处理方法。在该方法中,鲸鱼优化算法依据故障相关分量包络谱熵最小准则得到最优的VMD参数,VMD分离噪声和选取有效共振频带,包络解调方法实现故障识别。仿真和试验信号的处理结果表明,该算法能够从低信噪比信号中有效提取滚动轴承故障特征,具有良好的工程应用价值。
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