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基于VMD与MLP的电机轴承故障检测方法

作者:黄晓诚,贺青川*,陈文华 日期:2022-09-22/span> 浏览:121 查看PDF文档

基于VMD与MLP的电机轴承故障检测方法*
黄晓诚,贺青川*,陈文华

(浙江理工大学 机电产品可靠性分析与测试国家地方联合工程研究中心,浙江 杭州 310018)


摘要:针对现有的永磁同步电机(PMSM)轴承故障检测方法准确度低的问题,对PMSM轴承故障表征方法和基于神经网络的检测方法进行了研究,提出了一种PMSM轴承故障归一化表征指标集合的构建方法,和一种基于VMD和MLP的PMSM轴承故障检测方法。首先,采用融合PMSM轴承故障频域特征进行归一化处理的方法,构建了一个PMSM轴承故障表征指标集合;然后,利用优化后的变分模态分解(VMD)方法,对振动信号进行了降噪重构,提取了故障频域特征,并计算出了归一化指标集合;利用基于多层感知器(MLP)的神经网络模型对获取的归一化指标集合进行了训练,得到了一种高准确度PMSM轴承故障检测器;最后,采用了一套可以模拟数控机床进给传动系统的试验测试装置,对基于VMD和MLP的PMSM轴承故障检测方法的有效性和先进性进行了验证。研究结果表明:PMSM轴承故障表征指标集合比现有的指标具有更强的故障表征能力,基于VMD和MLP的PMSM检测方法的平均检测准确度高达95.4%;该结果验证了归一化PMSM轴承故障表征指标集合的先进性,以及基于VMD与MLP的PMSM轴承故障检测方法的有效性。

关键词:轴承故障特征提取;永磁同步电机;故障表征;神经网络;变分模态分解;多层感知器;归一化处理

中图分类号:TH133.33;TM306文献标识码:A文章编号:1001-4551(2022)07-0911-08


黄晓诚,贺青川,陈文华.基于VMD与MLP的电机轴承故障检测方法[J].机电工程,2022,39(7):911-918.


HUANG Xiao-cheng, HE Qing-chuan, CHEN Wen-hua.Bearing fault detection method of PMSM based on VMD and MLP[J].Journal of Mechanical & Electrical Engineering,2022,39(7):911-918.

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