基于变分模态分解的故障诊断方法研究

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1、硕士学位论文MASTER'SDISSERTATION论文题目基于变分模态分解的故障诊断方法研究作者姓名王振威学科专业流体传动与控制指导教师姜万录教授2015年12月中图分类号：TP277学校代码：10216UDC：621密级：公开工学硕士学位论文基于变分模态分解的故障诊断方法研究硕士研究生：王振威导师：姜万录教授申请学位：工学硕士学科专业：流体传动与控制所属学院：机械工程学院答辩日期：2015年12月授予学位单位：燕山大学ADissertationinMechatronicEngineeringRESEARCHONFAU

2、LTDIAGNOSISMETHODBASEDONVARIATIONALMODEDECOMPOSITIONbyZhenweiWangSupervisor:ProfessorWanluJiangYanshanUniversityDecember,2015燕山大学硕士学位论文原创性声明本人郑重声明：此处所提交的硕士学位论文《基于变分模态分解的故障诊断方法研究》，是本人在导师指导下，在燕山大学攻读硕士学位期间独立进行研究工作所取得的成果。论文中除已注明部分外不包含他人已发表或撰写过的研究成果。对本文的研究工作做出重要贡献的个人和

3、集体，均已在文中以明确方式注明。本声明的法律结果将完全由本人承担。作者签字：日期：年月日燕山大学硕士学位论文使用授权书《基于变分模态分解的故障诊断方法研究》系本人在燕山大学攻读硕士学位期间在导师指导下完成的硕士学位论文。本论文的研究成果归燕山大学所有，本论文的研究内容不得以其它单位的名义发表。本人完全了解燕山大学关于保存、使用学位论文的规定，同意学校保留并向有关部门送交论文的复印件和电子版本，允许论文被查阅和借阅。本人授权燕山大学，可以采用影印、缩印或其它复制手段保存论文，可以公布论文的全部或部分内容。保密□，在年解密后

4、适用本授权书。本学位论文属于不保密□。（请在以上相应方框内打“√”）作者签名：日期：年月日导师签名：日期：年月日摘要摘要随着科学技术的发展，机械设备的复杂化程度越来越高，导致部件之间联系十分密切，假如某一个部件出现故障而无法正常工作，必然会“牵一发而动全身”，导致整个设备都无法正常工作，严重影响生产效率和经济效益。故障诊断主要步骤是首先采集设备现场运行信息，然后提取故障特征，最后进行状态识别和故障诊断。其中最关键的是从振动信号中提取对故障敏感的特征，同时也是本文的研究重点。深入研究了变分模态分解(VMD)算法的基本原理，

5、针对其参数不易确定的问题做出改进，提出运用混沌粒子群优化算法优化VMD算法的参数。并通过测试函数对标准粒子群优化算法和混沌粒子群优化算法进行了数值仿真对比，验证了混沌粒子群优化算法比标准粒子群优化算法具有更高的搜索效率。提出了一种基于混沌粒子群算法优化VMD参数的滚动轴承故障识别方法，首先运用混沌粒子群算法优化VMD参数；然后对滚动轴承故障信号进行VMD分解，进而通过互相关系数筛选出有效分量并进行信号重构，提取不同故障类型信号的特征向量；最后通过核模糊C均值(KFCM)聚类算法对训练样本特征向量集进行聚类，得到不同的聚类

6、中心，再利用最小欧氏距离原则对测试样本特征向量进行识别。并在相同诊断问题和诊断数据的情况下，将VMD方法和经验模态分解(EMD)方法的聚类效果以及故障识别率进行了对比，验证了VMD算法的优势。以机械故障综合模拟实验台为对象，搭建了基于LabVIEW的信号采集系统，采集了滚动轴承不同类型的故障信号。经研究发现，由于混沌粒子群算法优化VMD参数消耗时间过多，所以采用了一种基于VMD消噪的滚动轴承故障识别方法对其进行故障识别，此方法中包含了一种简单有效确定VMD参数的方法。并在相同的诊断问题和诊断数据的情况下，将VMD方法与E

7、MD方法进行对比，结果表明VMD方法的KFCM聚类效果以及故障识别率均优于EMD方法，说明基于VMD消噪的滚动轴承故障识别方法的有效性以及时效性。关键词：机械设备；故障识别；混沌粒子群；变分模态分解；特征提取；核模糊C均值聚类I燕山大学工学硕士学位论文AbstractWiththedevelopmentofscienceandtechnology,duetotheintegrationdegreeofmechanicalequipmentishigherandhigher,leadtoclosecontactbetwee

8、ncomponents.Ifonepartfailstoworkproperly,thephenomenonof“pullonehairandthewholebodyisaffected”willbehappened.Then,thewholeequipmentiscausedtobedamaged,produc-t