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基于WOA-VMD联合MOMEDA的轴承外圈故障特征提取方法

作者:王莹莹,陈志刚,王衍学. 日期:2023-11-27/span> 浏览:169 查看PDF文档

基于WOA-VMD联合MOMEDA的轴承外圈故障特征
提取方法*
王莹莹1,陈志刚1,2*,王衍学1

(1.北京建筑大学 机电与车辆工程学院,北京 100044;2.北京市建筑安全监测工程技术研究中心,北京100044)


摘要:滚动轴承工作环境较为复杂,在复杂的环境因素影响下,其故障特征信号容易受到噪声的影响,导致其难以被识别。针对这一问题,提出了一种基于鲸鱼优化算法(WOA)的变分模态分解(VMD)联合多点最优最小熵解卷积(MOMEDA)的滚动轴承外圈故障特征提取方法。首先,利用变分模态分解(VMD)对仿真信号进行了分解,使用鲸鱼优化算法(WOA)确定了最佳分解层数以及各分量的样本熵;然后,以样本熵最小值为目标寻优,得出了包含故障信号的最佳分量,对得到的最佳分量进行了MOMEDA重构,从重构信号的包络谱中获得了仿真信号故障特征频率及其倍频;最后,为了验证WOAVMD联合MOMEDA的有效性,在实验台上采集数据,对滚动轴承的外圈故障信号进行了特征提取。实验结果表明:使用该方法可以高效地进行信号的分解寻优,能较为准确地得到仿真信号的故障频率(100Hz)和实验台提取信号的近似故障频率(87.5Hz),验证了该方法的有效性。研究结果表明:低信噪比的工况条件下,采用WOAVMD联合MOMEDA的方法可以有效地提取滚动轴承的故障特征信号,并能从重构信号中提取故障特征频率。

关键词:故障信号分解;故障信号重构;鲸鱼优化算法;变分模态分解;样本熵;多点最优最小熵解卷积;故障特征频率

中图分类号:TH133.33文献标识码:A文章编号:1001-4551(2023)11-1655-09

本文引用格式:

王莹莹,陈志刚,王衍学.基于WOA-VMD联合MOMEDA的轴承外圈故障特征提取方法[J].机电工程,2023,40(11):1655-1663.

WANG Yingying, CHEN Zhigang, WANG Yanxue. Fault feature extraction method of bearing outer ring based on WOA-VMD combined with MOMEDA[J].Journal of Mechanical & Electrical Engineering, 2023,40(11):1655-1663.





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