A VME method based on the convergent tendency of VMD and its application in multi-fault diagnosis of rolling bearings

VME总线 希尔伯特-黄变换 趋同(经济学) 断层(地质) 信号(编程语言) 图表 算法 峰度 计算机科学 模式(计算机接口) 特征提取 信号处理 工程类 人工智能 电子工程 数学 数字信号处理 统计 计算机视觉 数据采集 滤波器(信号处理) 地震学 经济增长 经济 程序设计语言 地质学 操作系统
作者
Cuixing Li,Yongqiang Liu,Yingying Liao,Jiujian Wang
出处
期刊:Measurement [Elsevier BV]
卷期号:198: 111360-111360 被引量:18
标识
DOI:10.1016/j.measurement.2022.111360
摘要

Variational mode extraction (VME) is a novel fault diagnosis technology, which can effectively extract a narrow-band mode from the multi-component signal. However, its performance is seriously affected by two initial parameters: the initial guess of center frequency ωd and the balance factor α. To determine these two parameters adaptively, a VME method based on the convergence property of variational mode decomposition (VMD) is proposed for the multi-fault diagnosis of rolling bearings. Firstly, we study the influence of the balance factor on the convergence characteristic of VMD, the VMD convergence tendency chart is established. Secondly, the initial center frequencies of all latent modes in the faulty signal are adaptively determined by the VMD convergence tendency chart; taking kurtosis as the evaluation index, the corresponding balance factor is optimized separately. Finally, VME is used to extract all modes one by one. The experimental analog signal and engineering application signal are analyzed by this new method and compared with ensemble empirical mode decomposition (EEMD), fast kurtogram, and single-mode VMD. The results display that the new method can accurately extract multiple fault features from the bearing compound fault signal, and the fault feature extraction accuracy is better than the above three classical signal processing methods.
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