姜战伟， 郑近德， 潘海洋， 潘紫微

(安徽工业大学机械工程学院 马鞍山，243032)



POVMD与包络阶次谱的变工况滚动轴承故障诊断

姜战伟， 郑近德， 潘海洋， 潘紫微

(安徽工业大学机械工程学院 马鞍山，243032)

针对变转速滚动轴承故障特征提取较难的问题，提出一种基于参数优化变分模态分解(parameter optimized variational mode decomposition，简称POVMD)与包络阶次谱的变工况滚动轴承故障诊断方法。首先，采用POVMD对变转速滚动轴承振动信号进行分解，得到若干个本征模态函数之和；其次，对各个分量的时域信号进行角域重采样，将时变信号转化为平稳信号处理，再利用Hilbert变换估计重采样后的平稳信号的包络；最后，对得到的包络信号进行阶比分析，从谱图中读取故障特征信息。将POVMD方法与经验模态分解进行了对比，仿真信号分析结果表明了POVMD方法的优越性。将提出的变转速滚动轴承故障诊断方法应用于试验数据分析，分析结果表明，所提出的方法能够实现变转速滚动轴承的故障诊断，而且诊断效果优于现有方法。

变分模态分解; 变工况; 包络阶次谱； 滚动轴承； 故障诊断

引 言

滚动轴承是传动系统中最容易损坏的元件之一[1]。当滚动轴承发生故障时，振动信号大多数是多分量调幅调频信号[2-3]，轴承故障引起的振动特征表现为振动信号中存在冲击脉冲，从而使振动具有明显的非平稳特征。传统的以恒定转速和平稳信号为前提的故障诊断方法不再适合处理这类信号。滚动轴承升降速过程的振动信号比平稳过程的信号复杂得多，往往包含了丰富的状态信息。……