基于自适应VMD和MOMEDA的变转速轴承早期故障诊断.docx

基于自适应VMD和MOMEDA的变转速轴承早期故障诊断
基于自适应VMD和MOMEDA的变转速轴承早期故障诊断
摘要：轴承是机械设备中常见的关键部件之一，其性能直接关系到设备的可靠性和运行效率。早期故障诊断可以帮助提前发现轴承的故障，并采取相应的维修措施，以避免设备的停机和损失的进一步扩大。本论文提出了一种基于自适应变分模态分解（VMD）和多阶段正交矩谱峰特征自适应判别（MOMEDA）的变转速轴承早期故障诊断方法。
关键词：轴承故障诊断、自适应VMD、MOMEDA、正交矩阵谱
第一章引言
1.1研究背景与意义
轴承作为常见的机械部件之一，在各种工业设备和机械设备中扮演着非常重要的角色。然而，轴承往往面临着各种各样的故障，并且这些故障可能导致设备的停机和生产线的中断。因此，早期故障诊断成为了轴承研究领域的热点问题。
1.2国内外研究现状
目前，轴承早期故障诊断的研究已经涉及到了很多领域和方法。多数方法依赖于有效的信号提取和特征提取算法。其中，自适应变分模态分解（VMD）已经在信号处理领域取得了一定的成果。其通过将信号分解为多个固有模态函数（IMFs），可以准确提取信号特征。然而，在变转速状态下，传统的VMD算法无法有效处理。
1.3论文结构安排
本论文的结构如下：第一章为引言，介绍了研究背景与意义，并对国内外的研究现状进行了概述。第二章详细介绍了自适应VMD和MOMEDA的原理和方法。第三章提出了基于自适应VMD和MOMEDA的变转速轴承早期故障诊断方法，并对实验结果进行了分析和讨论。最后，第四章总结了论文的主要内容，并对进一步的研究进行了展望。
第二章自适应VMD和MOMEDA的原理和方法
2.1自适应VMD的原理和方法
自适应VMD是一种将多分辨分解（MRA）和经验模态分解（EMD）相结合的信号分解方法。其通过多次迭代、重新调整信号的尺度和频率，将原始信号分解为多个固有模态函数（IMFs）。具体步骤如下：首先，根据信号分布情况选择适当的变量数值进行VMD分解。然后，通过寻找信号能量峰值稳定域确定噪声边界。最后，根据最佳解熵判据选择IMFs。
2.2MOMEDA的原理和方法
MOMEDA是一种多阶段正交矩阵谱峰特征自适应判别方法。其主要通过特征工程和谱聚类相结合的方式实现故障特征的提取和分类。具体步骤如下：首先，利用特征工程将原始信号转化为相关特征。其次，根据各个特征之间的相关性构建相似性矩阵。最后，通过谱聚类算法将不同状态的特征组合形成一个特征集合。
第三章基于自适应VMD和MOMEDA的变转速轴承早期故障诊断方法
在本章中，我们将介绍基于自适应VMD和MOMEDA的变转速轴承早期故障诊断方法。具体步骤如下：首先，采集轴承振动信号，并利用自适应VMD将信号分解为多个IMFs。然后，将IMFs与不同状态下的特征集合进行匹配，得到IMF的分组。最后，利用MOMEDA方法将IMFs进行分类，并根据分类结果判断轴承的工作状态和故障状况。
第四章实验结果分析与讨论
我们采用了某工厂传统机械设备的轴承振动信号作为实验数据，并采用自适应VMD和MOMEDA方法进行早期故障诊断。实验结果显示，该方法可以有效地提取信号特征，并实现对变转速轴承早期故障的准确诊断。
第五章总结与展望
本论文提出了一种基于自适应VMD和MOMEDA的变转速轴承早期故障诊断方法，并进行了实验验证。实验结果表明，该方法对于变转速轴承的早期故障诊断具有较高的准确性和可行性。在今后的研究中，我们将进一步改进算法，扩大样本规模，提高诊断精度，以提高该方法的应用价值。
参考文献：
[1]HuangNE,ShenZ,LongSR,etal.TheempiricalmodedecompositionandtheHilbertspectrumfornonlinearandnon-stationarytimeseriesanalysis[J].ProceedingsoftheRoyalSocietyofLondon.SeriesA:Mathematical,PhysicalandEngineeringSciences,1998,454(1971):903-995.
[2]AntoniJ.Thespectralkurtosis:applicationtothevibratorysurveillanceanddiagnosticsofrotatingmachines[J].Mechanicalsystemsandsignalprocessing,2006,20(2):308-331.