一種自適應選取參數的改進變分模態分解方法

作者：李志強,李德文,左洪福,等. 日期：2024-06-27/span> 瀏覽：685 查看PDF文檔

摘要:針對傳統的變分模態分解(VMD)方法中模態數和懲罰參數難以確定的問題,提出了一種自適應選取參數的改進變分模態分解方法。首先,綜合考慮了故障的沖擊性和周期性特點,以Gini指數和譜峰比指標為基礎構建了加權譜峰比(WSPR)指標;然后,采用非洲禿鷲優化算法(AVOA)進行了尋優,得到了最佳的模態數和懲罰參數組合,克服了人為主觀選擇參數的弊端;最后,在VMD分解信號后,利用加權譜峰比最大原則自適應選取了敏感內涵模態分量,對最佳IMF進行了包絡解調分析,提取了滾動軸承早期故障特征,利用仿真信號、單一故障滾動軸承試驗信號及復合故障滾動軸承試驗信號對所述方法進行了驗證。實驗結果表明:該方法可以準確地提取出仿真信號的故障頻率(100Hz)、單一故障信號的故障頻率(236.4Hz)和復合故障信號的故障頻率(內圈故障頻率149.14Hz、外圈故障頻率86.39Hz),并且在與其他方法和指標的對比中,其最佳IMF的包絡譜圖中故障特征頻率及其倍數頻的譜峰更加明顯,準確率更高且魯棒性更強。研究結果表明:該方法能夠有效提取軸承早期故障信號的微弱特征,實現故障類型準確識別的目的。

關鍵詞:滾動軸承;早期故障診斷;變分模態分解;模態數;懲罰參數;非洲禿鷲優化算法;加權譜峰比指標

中圖分類號:TH133.33文獻標識碼:A文章編號:1001-4551(2024)06-0980-12

本文引用格式:

李志強,李德文,左洪福,等.一種自適應選取參數的改進變分模態分解方法［J］.機電工程,2024,41(6):980-991.

LI Zhiqiang, LI Dewen, ZUO Hongfu, et al. Improved variational mode decomposition method with adaptive parameter selection［J］.Journal of Mechanical & Electrical Engineering, 2024,41(6):980-991.