基于参数优化VMD-小波阈值的轴承振动信号降噪方法

作者：闫海鹏,郝新宇,秦志英. 日期：2024-03-06/span> 浏览：556 查看PDF文档

基于参数优化VMD-小波阈值的轴承振动信号降噪方法*

闫海鹏,郝新宇,秦志英*

摘要:为了解决复杂工况下滚动轴承振动信号存在随机噪声的问题,提出了一种基于参数优化变分模态分解(VMD)-小波阈值的滚动轴承降噪方法。首先,利用以包络熵为适应度函数的天鹰算法对变分模态分解算法的模态分解数K和惩罚因子α进行了自适应选择,代入VMD分解中,得到若干本征模态函数(IMFs);然后,根据峭度-相关系数将IMF分量划分为纯净分量和含噪分量,对含噪分量进行了小波阈值降噪处理;最后,对处理后的分量进行了重构,并用重构信号进行了包络谱分析,实现了滚动轴承的信号降噪目的,并利用仿真信号和美国凯斯西储大学公开的轴承数据集对上述降噪方法的有效性进行了验证。研究结果表明:基于参数优化VMD-小波阈值的降噪方法减少了滚动轴承运行状态下的随机噪声,相对小波阈值降噪方法,所得仿真信号信噪比提升53%,均方误差降低13%;在故障特征频率为162Hz时,所得实验降噪信号包络谱的前6倍频谱峰值更为明显,且受随机噪声影响较小。该研究方法在滚动轴承等旋转机械信号降噪方面具有一定的参考价值。
关键词:滚动轴承;故障诊断;变分模态分解;本征模态函数;小波阈值降噪;天鹰算法;峭度-相关系数
中图分类号:TH133.33文献标识码:A文章编号:1001-4551(2024)02-0245-08

闫海鹏,郝新宇,秦志英.基于参数优化VMD-小波阈值的轴承振动信号降噪方法［J］.机电工程,2024,40(2):245-252.
YAN Haipeng, HAO Xinyu, QIN Zhiying. Noise reduction method of bearing vibration signal based on parameter optimized VMD-wavelet thresholding［J］.Journal of Mechanical & Electrical Engineering, 2024,40(2):245-252.