基于VMD与增强包络谱的轴承早期故障诊断方法

针对滚动轴承的早期故障信号容易受到噪声的干扰,造成信号的信噪比较低等问题,结合VMD和增强包络谱两种算法的优势,提出了一种基于遗传算法优化VMD与增强包络谱的轴承故障诊断方法.首先,使用包络熵与平方包络谱峭度的组合作为遗传算法的适应度函数,对变分模态分解的参数进行了寻优,得到了最优的模态分量个数和惩罚因子组合;然后,使用最优参数组合对轴承故障信号进行了变分模态分解,得到了若干模态分量,并选择了最小适应度值对应的最优模态分量;最后,为验证该方法的有效性,采用无刷直流电机轴承和全寿命加速退化轴承两种实测信号进行了轴承故障类型识别分析.研究结果表明:相比传统方法,采用基于VMD与增强包络谱的方法,其输出信噪比平均提升了 5.94 dB,对于全寿命轴承退化数据可提前600 min识别出轴承的早期故障;该方法具有输出信噪比高、适应性好等优点,在轴承的微弱信号检测和早期故障识别方面具有较好的应用前景.