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题名基于HMI-POA-VMD的列车轴箱轴承故障诊断
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作者
陈江涛
薛海
白永亮
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机构
兰州交通大学机电工程学院
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出处
《北京交通大学学报》
CSCD
北大核心
2024年第6期113-121,共9页
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基金
甘肃省自然科学基金(23JRRA909)
甘肃省教育厅高校教师创新基金项目(2023A-043)。
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文摘
针对列车轴箱轴承服役条件恶劣,轴承故障信号易被干扰噪声湮没,提取故障特征存在较大难度等问题,提出一种融合包络熵与峭度的调和均值指标(Harmonic Mean Index,HMI)适应度函数的变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)参数优化方法,并通过等比例试验台轴承故障数据对算法进行验证.首先,为保证综合函数表征的信号周期性与冲击性在同一个量级,引入调和均值参数,将包络熵与峭度调和均值指标作为适应度函数,采用鹈鹕优化算法(Pelican Optimization Algorithm,POA)进行全局最优值搜索;其次,通过HMI-POA算法优化筛选VMD关键参数,确定最优分解层数K和惩罚因子α,代入关键参数值将故障信号分解为K个本征模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF),并根据加权峭度(Weighted Kurtosis,WK)指标确定最佳分量;最后,包络解调最佳分量信号,提取滚动轴承的故障特征成分,采用等比例试验台故障数据验证所提HMI-POA-VMD算法的有效性,并与传统方法比较,以故障特征系数(Fault Feature Coefficient,FFC)为评判依据,验证其优越性.研究结果表明:所提方法具有较高的故障频率提取率,相较于单一适应度函数优化,FFC提升49.1%,相较于传统VMD,FFC提升62.5%,有效提取了更为丰富的故障频率,实现了噪声环境下特征信息的准确获取.
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关键词
滚动轴承
变分模态分解
鹈鹕优化算法
调和均值指标
故障特征提取
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Keywords
rolling bearing
variational mode decomposition
POA
harmonic mean index
fault feature extraction
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分类号
TH17
[机械工程—机械制造及自动化]
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