针对滚动轴承早期故障诊断困难的问题,从经验模态分解(empirical mode decomposition,简称 EMD)以及包络谱出发,为解决EMD抗噪效果较差、具有端点效应等局限性,提出了盲变分模态分解(variational modal de-composition,简称VMD)-主成分分析(principal component analysis,简称 PCA)-包络谱熵结合倒谱包络的轴承故障诊断方法.首先,对滚动轴承的振动信号进行了变分模态分解;其次,对分解得到的分量进行PCA去相关处理;然后,对分量计算包络谱熵,选择熵值小于其平均值的分量进行信号重构;最后,对重构的信号进行倒谱包络分析.实验结果表明,该方法能有效地提取出滚动轴承的故障频率,从而判断出滚动轴承的损伤位置,并且具有良好的抗噪能力.
变分模态分解 主成分分析 包络谱熵 倒谱包络