ABC-VMD和包络谱分析在齿轮故障诊断中的应用

Abstract

针对齿轮箱故障的非线性、非稳定性特点，提出了一种参数优化变分模态分解（Variational mode decomposition，简称VMD）提取特征频率的方法。首先，利用人工蜂群算法（Artificial bee colony algorithm，简称ABC）对VMD分解的层数和惩罚因子进行自适应选择；其次，根据互信息法在VMD分解后得到的有限个本征模态函数（Intrinsic mode function，简称IMF）中选择最佳模态函数；最后，对该模态函数进行包络谱分析，有效提取齿轮故障特征频率。仿真与实验结果表明，与经验模态分解（Empirical mode decomposition，简称EMD）以及基于粒子群优化算法（Particle swarm optimization，简称PSO）的变分模态分解方法相比较，ABC-VMD方法自适应性强，可以有效克服模态混叠、信号丢失及过度分解问题，能够准确诊断齿轮箱故障，同时避免PSO-VMD易陷入局部最优的缺点