基于VMD-SWT滚动轴承故障诊断方法研究

在强噪声背景下,滚动轴承非平稳非线性的早期微弱故障信号特征提取较为困难,提出结合变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)和同步压缩小波变换(Synchrosqueezing Wavelet Transform,SWT)的分析方法,该方法首先利用最大峭度准则优化VMD参数,使用优化后的参数对故障信号进行VMD分解,再利用峭度准则选择含有有效信息最多的本征模函数(Intrinsic Mode Function,IMF),最后使用SWT对最优IMF进行处理分析,从而提取有效特征频率。对强噪声背景下滚动轴承外圈故障信号、内圈故障信号以及滚动体故障信号进行处理分析,结果表明相比Hilbert包络、SWT等方法,该方法能够从强噪声背景下提取出故障信号频率特征,以此判断滚动轴承的运转状况。同时该方法能够有效重构信号。