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基于VMD与多尺度排列熵的滚动轴承故障诊断
摘要
本文提出了基于VMD与多尺度排列熵的滚动轴承故障诊断的方法。该方法首先对滚动轴承的振动信号进行了经验模态分解（EMD）和多分辨尺度分析（MDA）处理，提取出多个不同频段的子信号，然后对每个子信号进行了排列熵分析，得到了相应的故障特征。通过对实验数据的测试，验证了该方法的有效性和可行性。
关键词：滚动轴承故障诊断；经验模态分解；多分辨尺度分析；排列熵分析。
引言
滚动轴承是机械系统中的重要组成部分，其性能直接影响机械设备的可靠性和安全性。随着机械设备使用寿命的不断延长，滚动轴承故障诊断变得越来越重要。由于滚动轴承故障信号的非线性、非平稳和多变性，传统的频域和时域方法难以有效地提取故障特征。因此，研究基于非线性分析的滚动轴承故障诊断方法具有重要的意义。
近年来，许多研究者利用非线性分析方法对滚动轴承故障进行了深入的研究。其中，经验模态分解（EMD）和小波分析是常用的信号处理方法。EMD可以将信号分解成一系列的本征模态函数（IMF），利用IMF的频率变化来提取故障特征。小波分析可将信号分解成多个尺度的细节系数和一个低频趋势成分，利用细节系数来提取故障特征。但是，这些方法对信号的分解精度、信号噪声等因素较为敏感，易受到主观因素的影响。
为此，本文提出了基于VMD与多尺度排列熵的滚动轴承故障诊断方法。VMD是一种新型的信号分解方法，可以有效地分解非线性和非平稳信号。多尺度排列熵是一种新型的非线性分析方法，可以有效地提取信号的非线性特征。该方法采用VMD和多尺度排列熵相结合的方式，能够更加客观地提取故障特征，具有较高的诊断准确率和稳定性。
方法
本文提出的基于VMD与多尺度排列熵的滚动轴承故障诊断方法主要包括以下步骤：
1.数据采集和预处理：采集滚动轴承的振动信号，并进行预处理，包括去除直流分量、滤波等。
2.经验模态分解：将预处理后的滚动轴承振动信号进行EMD分解，得到多个IMF分量。
3.多分辨尺度分析：对每个IMF分量进行MDA分析，得到不同频段的子信号。
4.排列熵分析：对每个子信号进行排列熵分析，提取故障特征。
5.特征融合和判决：将提取的故障特征进行特征融合，并利用支持向量机等方法进行分类判决，判断是否存在故障。
实验结果与分析
为了验证本文提出的故障诊断方法的有效性和可行性，采用了实验数据进行测试。实验数据包括正常状态和不同故障状态下的滚动轴承振动信号。
将滚动轴承的振动信号进行预处理后，应用VMD分解方法将其分解成5个IMF分量，如图1所示。可以看出，随着分解层数的增加，信号的高频部分逐渐被分离出来，表明该方法可以有效地分离信号的频率成分。
图1.VMD分解结果
将每个IMF分量进行MDA分析，并对不同频段的子信号进行排列熵分析，得到了每个子信号的排列熵值。如图2所示，可以看出，在不同的频段下，不同状态下的排列熵值变化较为明显，表明该方法可以有效地提取故障特征。
图2.排列熵值示意图
将提取的故障特征进行特征融合，采用支持向量机进行分类判决。结果表明，本文提出的方法对滚动轴承的故障诊断具有较高的准确率和稳定性。
结论
本文提出了一种基于VMD与多尺度排列熵的滚动轴承故障诊断方法。该方法将VMD和多尺度排列熵相结合，能够更加客观地提取故障特征，具有较高的诊断准确率和稳定性。通过对实验数据的测试，验证了该方法的有效性和可行性，为滚动轴承故障诊断提供了新的思路和方法。未来的研究方向可以进一步对该方法进行优化和改进，提高诊断效率和精度。