基于变分模态分解奇异值熵的滚动轴承微弱故障辨识方法

doi:10.13465/j.cnki.jvs.2018.21.013

IR > 机电工程学院

	基于变分模态分解奇异值熵的滚动轴承微弱故障辨识方法
	张琛; 赵荣珍; 邓林峰
	2018-11-15
发表期刊	振动与冲击
ISSN	ISSN：1000-3835
卷号	37 期号:2018年21期页码:87-91+107
摘要	针对滚动轴承微弱故障难以识别的问题,提出一种基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)与奇异值熵融合的滚动轴承微弱故障辨识方法。该方法对滚动轴承的振动信号进行VMD分解获得4个本征模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF),并根据一种均方差-欧氏距离指标选择出含丰富故障信息的IMF分量进行信号重构;对重构信号进行奇异值分解获得奇异值对角阵,进而结合信息熵理论求取对角阵的奇异值熵;利用奇异值熵的大小区分滚动轴承的工作状态和故障类型。用美国西储大学的滚动轴承振动信号对所述方法进行验证的结果表明:相比传统EMD奇异值熵故障诊断方法,该方法能够更清晰地划分出滚动轴承微弱故障的类别区间,有助于实现微弱故障类型的准确辨识,为滚动轴承微弱故障诊断提供了一种可靠的评估依据。
关键词	滚动轴承变分模态分解(VMD) 奇异值熵微弱故障
DOI	10.13465/j.cnki.jvs.2018.21.013
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收录类别	CNKI
语种	中文
WOS研究方向	Automation & Control Systems
WOS类目	AUTOMATION CONTROL SYSTEMS
CSCD记录号	CSCD:6376782
引用统计	无
文献类型	期刊论文
条目标识符	https://ir.lut.edu.cn/handle/2XXMBERH/1405
专题	机电工程学院
作者单位	兰州理工大学机电工程学院, 兰州, 甘肃 730050, 中国
第一作者单位	机电工程学院
第一作者的第一单位	机电工程学院
推荐引用方式 GB/T 7714	张琛,赵荣珍,邓林峰. 基于变分模态分解奇异值熵的滚动轴承微弱故障辨识方法[J]. 振动与冲击,2018,37(2018年21期):87-91+107.
APA	张琛,赵荣珍,&邓林峰.(2018).基于变分模态分解奇异值熵的滚动轴承微弱故障辨识方法.振动与冲击,37(2018年21期),87-91+107.
MLA	张琛,et al."基于变分模态分解奇异值熵的滚动轴承微弱故障辨识方法".振动与冲击 37.2018年21期(2018):87-91+107.

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基于变分模态分解奇异值熵的滚动轴承微弱故（369KB）	期刊论文	出版稿	开放获取	CC BY-NC-SA	浏览下载