基于VMD及模糊相关分类器的滚动轴承故障诊断

来源期刊：机械设计与制造2019年第2期

论文作者：刘婷婷 张迪 王雪梅 葛明涛

文章页码：222 - 225

关键词：滚动轴承;故障诊断;变分模态分解;模糊相关分类器;

摘    要：针对滚动轴承非平稳性的振动信号,提出一种基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)及模糊相关分类器的故障诊断方法。首先,对振动信号进行VMD分解,计算分解后分量与原信号的互信息值,利用互信息值提取无噪声分量,获得重构信号;其次,利用模糊函数在处理非平稳信号方面的优越性,结合相关系数提出模糊相关分类器;最后,将多组不同工作状态的重构信号输入模糊相关分类器,对多组数据进行训练与测试。实验结果表明,该方法能够有效的诊断出滚动轴承三种工作状态,且检测率较支持向量机及神经网络高。