PSO-COT与EEMD的变转速滚动轴承故障特征提取

高大涌, 付志鹏, 苑宗昊, 白雪飞

doi:10.13319/j.cnki.sjztddxxbzrb.20210178

石家庄铁道大学学报（自然科学版） ›› 2021, Vol. 34 ›› Issue (04) : 53 -58. DOI: 10.13319/j.cnki.sjztddxxbzrb.20210178

PSO-COT与EEMD的变转速滚动轴承故障特征提取

高大涌, 付志鹏, 苑宗昊, 白雪飞

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摘要

针对滚动轴承在变转速工况下微弱故障特征难以提取的问题,提出了PSO-COT与EEMD的变转速滚动轴承故障特征提取方法。首先,通过粒子群优化算法(particle swarm optimization, PSO)寻找最优过采样率,对采集到的滚动轴承振动信号进行过采样;然后,利用计算阶比跟踪(computed order tracking, COT)将过采样后的时域信号转变成角域的平稳信号;最后,通过集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition, EEMD)去噪,经过阶次谱分析滚动轴承故障特征阶次。实验表明该方法具有较好的故障特征提取精度,可以有效提取变转速工况下滚动轴承故障特征信息。