基于VMD的自适应形态学在轴承故障诊断中的应用.pdfVIP

振　动　与　冲　击 第 ３６ 卷第 ３ 期 ＪＯＵＲＮＡＬ ＯＦ ＶＩＢＲＡＴＩＯＮ ＡＮＤ ＳＨＯＣＫ Ｖｏｌ．３６ Ｎｏ．３２０１ ７　  基于 ＶＭＤ 的自适应形态学在轴承故障诊断中的应用 钱　林１ ，康　敏１ ，２ ，傅秀清１ ，王兴盛１ ，费秀国３ （１ ．南京农业大学 工学院，南京　２１ ００３１ ； ２．南京农业大学 灌云现代农业装备研究院，江苏 灌云　２２２２００；３．南京创力传动机械有限公司，南京　２１ １ １ ２２） 　　摘　要：为有效提取滚动轴承信号的特征频率，提出了基于变分模态分解（ＶＭＤ）的自适应形态学的特征提取方 法。首先利用 ＶＭＤ 将目标信号分解为有限个模态信号，依据互信息法提取与原始信号相关的模态信号，将其进行求和重 构；然后利用形态学对重构信号进行降噪处理，提取出滚动轴承的特征频率。针对形态学固有统计偏移和结构元素的选 择问题，利用粒子群算法来优化改进的广义形态学滤波器，实现自适应滤波。通过数字仿真实验与滚动轴承故障试验分 析，将其与基于经验模式分解（ＥＭＤ）的自适应形态学、包络解调方法进行比较，结果表明该方法可以有效提取故障信号 的特征频率。 关键词：轴承；变分模态分解；数学形态学；粒子群算法；互信息法 中图分类号：ＴＨ１ ６５．３；ＴＨ１ ３３．３　　　文献标志码：Ａ ＤＯＩ：１ ０．１３４６５ ／ｊ．ｃｎｋｉ．ｊｖｓ．２０１ ７．０３．０３６ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ａｄａｐｔｉｖｅｍｏｒｐｈｏｌｏｇｙ ｉｎ ｂｅａｒｉｎｇ ｆａｕｌｔ ｄｉａｇｎｏｓｉｓ ｂａｓｅｄ ｏｎ ＶＭＤ ＱＩＡＮ Ｌｉｎ１ ，ＫＡＮＧ Ｍｉｎ１ ，２ ，ＦＵ Ｘｉｕｑｉｎｇ１ ，ＷＡＮＧ Ｘｉｎｇｓｈｅ??ｇ１ ，ＦＥＩ Ｘｉｕｇｕｏ３ （１ ．Ｃｏｌｌｅｇｅ ｏｆ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｎａｎｊｉｎｇ Ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒｅ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｎａｎｊｉｎｇ ２１ ００３１ ，Ｃｈｉｎａ； ２．Ｇｕａｎｙｕｎ Ｒｅｓｅａｒｃｈ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ｆｏｒ Ｍｏｄｅｒｎ Ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ Ｅｑｕｉｐｍｅｎｔ，Ｊｉａｎｇｓｕ ２２２２００，Ｃｈｉｎａ； ３．Ｎａｎｊｉｎｇ ＣｈｕａｎｇＬｉ Ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ Ｍａｃｈｉｎｅｒｙ Ｃｏ．，Ｌｔｄ．Ｎａｎｊｉｎｇ ２１ １ １ ２２，Ｃｈｉｎａ） 　　 Ａｂｓｔｒａｃｔ：　 Ｔｏ ｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙ ｅｘｔｒａｃｔ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃ ｆｒｅｑｕｅｎｃｉｅｓ ｏｆ ｒｏｌｌｉｎｇ ｂｅａｒｉｎｇ ｖｉｂｒａｔｉｏｎ ｓｉｇｎａｌｓ，ｔｈｅ ａｄａｐｔｉｖｅ ｍｏｒｐｈｏｌｏｇｙ ｗａｓ ｐｒｏｐｏｓｅｄ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｖａｒｉａｔｉｏｎａｌ ｍｏｄｅ ｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ （ＶＭＤ）．ＶＭＤ ｗａｓ ｕｓｅｄ ｔｏ ｄｅｃｏｍｐｏｓｅ ａ ｔａｒｇｅｔ ｓｉｇｎａｌ ｉｎｔｏ ｆｉｎｉｔｅ ｍｏｄａｌ ｓｉｇｎａｌｓ ｆｉｒｓｔｌｙ．Ｔｈｅｎ ｔｈｅ ｍｏｄａｌ ｓｉｇｎａｌｓ ｒｅｌａｔｅｄ ｔｏ ｔｈｅ ｏｒｉｇｉｎａｌ ｓｉｇｎａｌ ｗｅｒｅ ｅｘｔｒａｃｔｅｄ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｈｅ ｍｕｔｕａｌ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｍｅｔｈｏｄ，ａｎｄ ｔｈｅｙ ｗｅｒｅ ｓｕｍｍｅｄ ｔｏ ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔ ａ ｓｉｇｎａｌ．Ｔｈｅ ｍｏｒｐｈｏｌｏｇｉｃ ｆｉｌｔｅｒ ｗａｓ ｕｓｅｄ ｔｏ ｒｅｄｕｃｅ ｎｏｉｓｅ ｆｒｏｍ ｔｈｅ ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｅｄ ｓｉｇｎａｌ，ａｎｄ ｔｈｅ ｒｏｌｌｉｎｇ ｂｅａｒｉｎｇ ｆａｕｌｔ ｆｅａｔｕｒｅ ｆｒｅｑｕｅｎｃｉｅｓ ｗｅｒｅ ｅｘｔｒａｃｔｅｄ．Ａｉｍｉｎｇ ａｔ ｐｒｏｂｌｅｍｓ ｏｆ ｍｏｒｐｈｏｌｏｇｉｃ ｓｔｒｕｃｔｕｒａｌ ｅｌｅｍｅｎｔ ｓｅｌｅｃｔｉｏ