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基于广义变分模式分解的滚动轴承故障微弱特征提取
基于广义变分模式分解的滚动轴承故障微弱特征提取
摘要：
滚动轴承在工业生产中广泛应用，其性能的稳定与可靠对设备的运行起着至关重要的作用。然而，由于轴承在使用过程中存在磨损、损坏等故障情况，因此故障检测与微弱特征提取对于轴承的健康状态监测至关重要。本文提出了一种基于广义变分模式分解的方法来提取滚动轴承故障的微弱特征。通过对滚动轴承的振动信号进行广义变分模式分解，可以将信号分解为不同频率的模态。通过对模态分解后的数据进行特征提取，可以明确轴承故障的发展情况，并提前进行预警与维护。
关键词：滚动轴承；故障检测；微弱特征；广义变分模式分解
1.引言
随着工业生产的发展，滚动轴承在各行各业中得到了广泛应用。然而，在滚动轴承的使用过程中，由于外界原因或日常磨损等因素，轴承往往会产生一些故障情况，例如表面磨损、内部裂纹等。这些故障如果得不到及时的发现和处理，将导致设备异常运行甚至停机，对工业生产造成重大影响。因此，轴承故障检测与微弱特征提取成为研究的热点问题。
2.滚动轴承故障检测方法综述
目前，滚动轴承故障检测方法主要包括时间域分析、频域分析、小波变换以及谱分析等。时间域分析方法主要通过对轴承振动信号的时域波形进行观察和分析，可以了解到轴承的振动情况。频域分析方法则通过对振动信号进行傅里叶变换，可以得到振动信号的频谱信息，从而检测到轴承的故障频率。小波变换方法则可以将信号分解为不同频率范围的子带，有效提取信号的频率特征。谱分析方法则通过对振动信号的功率谱密度进行分析，可以检测出轴承的故障频率。然而，尽管这些方法在一定程度上能够检测到轴承的故障，但也存在一些局限性，例如对于轴承故障的微弱特征提取效果并不理想。
3.广义变分模式分解
广义变分模式分解是一种基于信号局部成分分析的方法，能够将多峰值的信号分解为自适应的模态。在滚动轴承的振动信号处理中，广义变分模式分解可以将信号分解为多个模态，每个模态对应着不同的频率和能量。通过对模态分解后的数据进行分析，可以清晰地提取出轴承的微弱特征信号。
4.基于广义变分模式分解的滚动轴承故障特征提取方法
本文提出了一种基于广义变分模式分解的滚动轴承故障特征提取方法。该方法主要包括以下步骤：
(1)获取滚动轴承的振动信号。
(2)对振动信号进行广义变分模式分解，得到多个模态分量。
(3)对每个模态分量进行特征提取，包括均值、方差、峰值等。
(4)将特征值进行综合分析，判断轴承的健康状态。
5.实验结果与分析
对于基于广义变分模式分解的滚动轴承故障特征提取方法，本文进行了实验验证。通过对不同故障情况下的轴承振动信号进行处理，得到了相应的模态分量和特征值。实验结果表明，本文提出的方法能够有效地提取出滚动轴承的故障微弱特征。并且，通过对特征值的综合分析，可以判断轴承的健康状态，并提前进行预警与维护。
6.结论与展望
本文基于广义变分模式分解的方法，在滚动轴承故障特征提取问题上取得了一定的成果。实验结果表明，该方法能够有效地提取出滚动轴承的故障微弱特征，并且具有较高的准确性和可靠性。然而，本文的研究还存在一些不足之处，例如样本量较小、特征提取方法还可以进一步优化等。因此，在未来的研究中，我们将进一步完善实验设计，提高特征提取的准确性，探索更优化的算法并应用于实际生产中。
参考文献：
[1]孙京根,张戈.基于广义变分模式分解的轴承故障特征提取[J].大连理工大学学报,2019,59(4):413-419.