变分模态分解和KL散度在振动筛轴承故障诊断中的应用-应用生态学报.PDF

第37 卷 第4 期 噪 声 与 振 动 控 制 Vol 37 No.4 2017 年8 月 NOISE AND VIBRATION CONTROL Aug. 2017 文章编号：1006-1355(2017)04-0160-06 变分模态分解和K-L 散度在振动筛轴承 故障诊断中的应用 徐元博，蔡宗琰 （长安大学 道路施工技术与装备教育部重点实验室，西安 710064 ） 摘 要：振动筛属于振动机械设备中的筛分设备，其结构特点与运行原理与一般的旋转机械有很大不同，因此提取 出的振动信号同从旋转机械提取出的振动信号也同样有较大区别，主要体现在信号中不仅存在大量背景噪声，而且成 分也较为复杂。对于此类信号，模态分解算法是个行之有效的方法，模态分解算法在去除大量高频噪声的同时，还能 将振动信号分解成一系列具有单一成分的模态分量，从而能更好发现振动信号的物理意义。基于此，引入一种新的故 障诊断方法，首先利用变分模态分解将故障信号分解为若干个窄带模态分量，然后根据K-L 散度值选定最佳的分量， 最后进行包络运算得出故障频率。通过仿真模拟实验与振动筛轴承故障诊断的实际应用，并与之前的经典模态分解 算法——经验模态分解和集成经验模态分解进行对比，发现该算法更具有优越性和实用性。 关键词：振动与波；振动筛；轴承故障诊断；变分模态分解；经验模态分解；集成经验模态分解 中图分类号：TH 133.33 ；TG806 文献表示码：A DOI 编码：10.3969/j.issn. 1006-1355.2017.04.031 Application of Variational Modal Decomposition and K-L Divergence to Bearing Fault Diagnosis of Vibrating Screens XU Yuan-bo , CAI Zong-yan ( Key Laboratory of Road Construction Technology and Equipment, Chang ’an University, Xi ’an 710064, China ) Abstract : Vibrating screen is a kind of vibrating equipment in the field of vibrating machines, whose characteristics of structure and principle of operation are quite different from those of rotating machinery. Therefore, there is a large difference between the vibration signals extracted from the two different kind of machines. The vibration signals emanating from the vibrating screens contain a great deal of background noise as well as complex components. The mode decomposition algorithm is an effective method for this type of signals. The mode decomposition method can remove the background noise a great