轴承早期故障诊断方法

资 源 简 介

轴承早期故障诊断方法

详 情 说 明

滚动轴承作为机械设备的关键部件，其早期故障的精确诊断对预防重大事故具有重要意义。由于早期故障信号微弱且常被强噪声淹没，传统方法往往难以有效提取故障特征。

本文提出的方法通过改进变分模态分解技术来解决这一难题。具体实现思路如下：

首先采用粒子群优化算法自动寻找VMD的最优参数组合。该智能优化算法模拟鸟群觅食行为，通过迭代搜索快速定位全局最优解，解决了传统参数设置依赖经验的问题。优化目标是最小化分解后各模态分量的包络熵和，确保分解效果最优。

在获得优化的惩罚参数和分量个数后，执行变分模态分解处理。这种自适应信号分解方法能够有效分离不同频带的特征成分，避免模态混叠现象。相比传统EMD方法，具有数学理论基础坚实、分解效果稳定的优势。

最后从优化分解得到的模态分量中提取故障敏感特征，通过分析特征量的变化实现早期故障的精确诊断。该方法特别适合处理强噪声背景下的微弱故障信号，为设备的预测性维护提供了新思路。