广义变分模态分解及其在齿轮箱复合故障诊断中的应用

针对变分模态分解在实际应用过程中需要根据先验知识确定惩罚函数和分量分解个数这一缺陷,提出了一种改进方法,即广义变分模态分解方法。该方法减少了人为因素对分解结果造成的主观影响,将信号分解转化为非递归、变分模态分解方式,能够有效分离频率成分相近的谐波分量,且对信噪比较小的信号有着良好的鲁棒性。将该方法应用于齿轮箱复合故障诊断中,仿真和实验的结果验证了该方法的有效性。

变工况下滚动轴承的故障特征提取

滚动轴承常被用于风力涡轮机、发动机等旋转机械中,由于负载、电流变化等因素将导致旋转设备中的滚动轴承在变速条件下运行。在变转速的工况下,现有时频分析、共振解调等故障诊断方法并不能有效提取故障特征,且考虑到强大背景噪声下存在故障特征提取困难的问题,本文提出了一种基于广义变分模态分解(Generalized variational mode decomposition,GVMD)和分数阶傅里叶变换(Fractional fourier transform,FRFT)的变工况故障特征提取方法。首先将在变工况下故障特征频率呈非线性分布的原始振动信号广义解调为近似线性分布,其次对解调后的信号进行变分模态分解(Variational mode decomposition,VMD)得到本征模态函数分量(Intrinsic mode functions,IMF),根据相关系数准则选取最优的分量进行分数阶域的滤波,最后通过分析滤波后信号的1.5维包络谱提取故障特征频率。通过滚动轴承仿真数据和实验数据的验证表明本文所提方法能够有效提取变工况下滚动轴承的故障特征频率。