"参数优化VMD和样本熵的滚动轴承故障诊断技术研究"

滚动轴承是旋转机械设备中至关重要的零部件，正确、及时地诊断其状态对整个设备的运行和安全性至关重要。滚动轴承故障诊断的流程主要包括信号处理、特征提取和诊断识别三个部分。由于设备运行环境的噪声干扰，传感器采集的信号通常包含大量冗余信号，因此需要使用信号处理技术去除嘈杂的冗余信号，提取出故障特征。信号处理和特征提取是整个诊断流程的关键步骤。 在滚动轴承故障诊断的研究中，学者们提出了各种方法和技术。比如Liu等人利用经验模态分解（EMD）和相应的Hilbert谱进行齿轮箱故障诊断，相较于连续小波变换，在诊断正确率方面有明显提升。程军圣等人则提出了一种基于内在模态（IMF）奇异值分解和支持向量机（SVM）的故障诊断方法，通过EMD方法对振动信号进行分解，得到内在模态分量形成特征向量矩阵，然后进行奇异值分解，提取奇异值作为故障特征向量，并根据SVM分类器的输出结果来判断故障类型。 尽管这些方法在滚动轴承故障诊断中取得了一定的成果，但EMD方法存在着一些问题，如过包络、欠包络、模态混淆和端点效应等。因此，为了提高诊断的准确性和可靠性，本文提出了一种基于参数优化VMD（Variance mode decomposition）和样本熵的滚动轴承故障诊断方法。 参数优化VMD是一种用于信号处理的新型分解方法，它将信号分解成多个本征模式函数（VMD）并且给每个VMD赋予不同的频率权重参数。样本熵是一种用来评估信号复杂度和随机性的特征参数，通常用于信号特征提取和故障诊断。本文将参数优化VMD和样本熵结合起来，提出了一种新的故障诊断方法。 具体步骤如下：首先，利用参数优化VMD对滚动轴承振动信号进行分解，得到多个VMD分量。然后，计算每个VMD分量的样本熵值作为特征参数。接着，将样本熵值向量作为输入，利用支持向量机或其他分类器进行训练和诊断识别。最后，根据分类器的输出结果判断滚动轴承的故障类型。 实验结果表明，基于参数优化VMD和样本熵的滚动轴承故障诊断方法不仅提高了故障诊断的准确性和可靠性，而且具有较好的实用性和鲁棒性。这种方法可以有效地处理信号中的冗余信息和噪声干扰，提取出有效的故障特征，为滚动轴承的健康监测和故障诊断提供了一种新的技术手段。 综上所述，基于参数优化VMD和样本熵的滚动轴承故障诊断方法在滚动轴承故障诊断领域具有一定的研究意义和应用前景。未来，可以进一步完善该方法，提高诊断的效率和精度，为工程实践和设备维护提供更加可靠的支持。