基于VMD和TSA的滚动轴承故障诊断方法

摘要

针对滚动轴承早期故障诊断效率低下而无法全面、准确、及时地反映滚动轴承状态和故障类型的问题,提出了一种基于变分模态分解(VMD)和时域同步平均(TSA)的滚动轴承故障诊断方法。首先利用VMD分解滚动轴承振动信号;其次计算各本征模态函数(IMF)的相位角值作为指标,以筛选初始相位相似的IMF进行信号重构,还原基线信号克服单分量特征重叠等信号复杂性缺陷,结合滑动窗口TSA增强周期性冲击特征;最后采用包络谱分析(ESA),实现对滚动轴承工作状态和故障类型的诊断。实验表明:与传统方法相比,所提方法能更及时地发现早期的轻微故障,实现故障类型的准确判别,并有效平衡诊断效率与精度,从而提高诊断效果。

关键词

滚动轴承 / 故障诊断 / 变分模态分解 / 时域同步平均 / 包络谱分析