基于改进变分模态分解与双测度分形维数的发动机故障诊断

提出了一种基于改进变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)与双测度分形维数的发动机故障诊断方法。首先利用互信息法对缸盖振动信号进行端点延拓,并利用VMD算法将延拓后信号分解为多个固有模态分量(Intrinsic Mode Function,IMF),从而抑制VMD的端点效应,提高信号分解精度。然后利用正交变换方法将各IMF分量正交化,给定时间尺度序列τ=(τ_1,τ_2,…τ_n),并自适应地选择分界点将τ划分为第Ⅰ、Ⅱ尺度区间,利用各正交化的IMF分量在两个尺度区间内分别计算信号的分形维数,得到双测度分形维数,分别描述信号中的细节信息和趋势信息。最后将双测度分形维数作为特征参数输入极限学习机分类模型实现发动机故障诊断。仿真与试验结果表明:所提方法能够有效抑制VMD的端点效应,提高信号分解精度,双测度分形维数具有良好的类内聚集性和类间离散性,提高了发动机故障诊断精度。