基于CEEMDAN-MPE-VMD多分量筛选融合的滚动轴承故障提取方法

目的 针对航空发动机机械系统滚动轴承故障诊断难的问题,提出一种基于CEEMDAN-MPE-VMD多分量筛选融合的滚动轴承故障提取方法。方法 用自适应噪声集合经验经验模态(简称CEEMDAN)分解强干扰环境复杂传递路径下测得的滚动轴承振动信号,得到若干个节点分量,筛选出相对MPE较大的前5个分量(IMF1~IMF5)。然后以变分模态分解(VMD)分别分解此5个分量,筛选出每个分量MPE较大的前4个分量(imf1-imf4),再将此5组的4个分量(imf1~imf4)分别重构,得到新的IMF1~IMF5,与之前的IMF10-IMF14重构,并进行包络解调,识别故障特征信息。结果 基于西储大学实验数据和滚动轴承实验台测试数据,综合验证了该振动信号提取方法的有效性,并完成了航空发动机中介轴承模拟试验台所测数据的故障识别。结论 该方法可有效提取滚动轴承在简单及复杂传递路径下的故障特征,可作为提取航空发动机主轴轴承特征和诊断方法之一。