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基于VMD算法的滚动轴承故障诊断技术研究演讲人：日期:

目录VMD算法原理与优势VMD在轴承故障诊断中的应用混合诊断模型构建实验验证与结果分析关键技术实现挑战与未来方向CATALOGUE

01VMD算法原理与优势PART

初始信号的频域表示将频域信号分解为多个模态分量，并构建变分问题来求解最优模态分量。频域上的变分问题模态分量的重构利用逆傅里叶变换将最优模态分量从频域还原到时域，得到重构的信号。利用傅里叶变换将信号从时域变换到频域，获取信号的频谱信息。变分模态分解数学原理

VMD与传统方法对比瞬时频率分辨率高VMD能够自适应地处理信号的瞬时频率，提高了频率分辨率声鲁棒性强VMD对于噪声具有较强的鲁棒性，能够在高噪声环境下有效提取信号特征。模态分量分离效果好VMD能够更好地分离信号中的模态分量，避免了模态混淆和交叉现象。适用范围广VMD适用于多种信号类型，包括非线性和非平稳信号。

参数自适应分解特性自适应确定模态数量VMD能够根据信号本身的特性自适应地确定模态数量，避免了主观设定的影响。自适应选择滤波尺度自适应调整迭代次数VMD能够自适应地选择滤波尺度，使得分解结果更加准确和稳定。VMD能够根据信号的复杂度和分解要求自适应地调整迭代次数，提高了算法效率。123

多尺度分析能力多尺度分解VMD能够同时从多个尺度上分析信号的特征，提供了更全面的信号信息。尺度自适应调整VMD能够根据信号特征自适应地调整尺度参数，使得分解结果更加符合实际要求。尺度间的关联性VMD能够保持不同尺度之间的关联性，避免了尺度分离和失真现象。

02VMD在轴承故障诊断中的应用PART

通过优化VMD的模态分解个数和惩罚参数，获取最佳分解效果，突出外圈故障特征。基于VMD分解后的模态分量，提取各分量的能量特征，用于外圈故障的诊断与识别。通过对VMD分解后的模态分量进行瞬时频率分析，准确提取外圈故障的频率特征。对VMD分解后的模态分量进行包络解调分析，进一步提取外圈故障的冲击特征。外圈故障特征提取VMD参数优化能量特征提取瞬时频率分析包络解调分析

模态选择与重构选取VMD分解中反映内圈故障特征的模态分量进行重构，提高信噪比。频谱分析对重构后的信号进行频谱分析，识别内圈故障的特征频率及其倍频成分。倒谱分析应用倒谱分析技术，突出内圈故障引起的低频成分，辅助诊断内圈故障。熵值分析通过计算VMD分解后各模态分量的熵值，评估内圈故障的程度和复杂性。内圈故障模态分解

滚动体故障识别共振解调技术结合VMD和共振解调技术，准确识别滚动体故障引起的共振频率及其调制现象。模态能量分布分析VMD分解后各模态分量的能量分布，确定与滚动体故障相关的能量集中模态。滚动体滑移检测利用VMD分解得到的瞬时频率信息，检测滚动体在内外圈之间的滑移现象，辅助诊断滚动体故障。滚动体尺寸效应考虑滚动体尺寸对VMD分解效果的影响，优化参数设置以提高滚动体故障的识别准确率。

瞬时相位分析对VMD分解后的模态分量进行瞬时相位分析，识别保持架故障引起的相位突变和调制现象。多域特征融合融合时域、频域和模态域等多个领域的特征，构建保持架故障诊断模型，提高诊断的准确性和可靠性。冲击响应分析利用VMD分解得到的冲击响应序列，分析保持架故障引起的冲击特征及其周期性。保持架故障特征提取基于VMD分解，提取保持架故障引起的异常振动信号和特征频率。保持架故障诊断

03混合诊断模型构建PART

VMD信号分解将滚动轴承故障信号分解为多个本征模态分量（IMF）。VMD-SVM诊断框架01特征提取从分解得到的IMF中选择包含故障信息的特征参数。02SVM分类器设计采用支持向量机（SVM）对提取的特征进行分类，实现故障识别。03实验验证通过实际滚动轴承故障数据集进行实验验证，证明VMD-SVM诊断框架的有效性。04

VMD-CNN-BiLSTM架构VMD信号分解同样将滚动轴承故障信号分解为多个IMFiLSTM故障分类将提取的特征输入到双向长短时记忆网络（BiLSTM）中进行故障分类。特征提取利用卷积神经网络（CNN）对IMF进行特征提取。实验验证通过实际数据集验证VMD-CNN-BiLSTM架构的故障诊断性能。

采用模拟退火算法（SimulatedAnnealing,SA）和细菌觅食优化算法（BacterialForagingOptimization,BFO）结合（简称SABO）进行参数优化ABO优化参数选择有哪些信誉好的足球投注网站算法针对VMD分解的IMF个数、CNN的卷积核大小、BiLSTM的隐藏层数等关键参数进行优化。参数选择以提高故障诊断的准确率为目标，通过SABO算法自动确定最佳参数组合。优化目标通过对比实验证明SABO优化参数选择的有效性。实验验证

针对滚动轴承故障诊断中的