公开(公告)号：CN109145727B

公开(公告)日：2021-10-08

申请号：CN201810758405.X

申请日：2018-07-11

Applicant: 上海电力学院

Inventor： 张栋良 ,  李帅位 ,  钱虹 ,  苏晓燕 ,  杨婷

IPC: G06K9/00 ,  G01M13/045

Abstract: 本发明涉及一种基于VMD参数优化的轴承故障特征提取方法，该方法包括如下步骤：(1)获取轴承原始振动信号；(2)对轴承原始振动信号进行模态分解并重构得到重构信号；(3)根据轴承原始振动信号获取VMD分解的模态数和二次惩罚参数；(4)利用获取的模态数和二次惩罚参数对重构信号进行VMD分解得到轴承故障特征频率。与现有技术相比，本发明能够减小噪声和振动频带的影响，有效提取故障特征频率。

公开(公告)号：CN109145727A

公开(公告)日：2019-01-04

申请号：CN201810758405.X

申请日：2018-07-11

Applicant: 上海电力学院

Inventor： 张栋良 ,  李帅位 ,  钱虹 ,  苏晓燕 ,  杨婷

IPC: G06K9/00 ,  G01M13/04

CPC classification number: G06K9/00523 ,  G01M13/045 ,  G06K9/00536

Abstract: 本发明涉及一种基于VMD参数优化的轴承故障特征提取方法，该方法包括如下步骤：(1)获取轴承原始振动信号；(2)对轴承原始振动信号进行模态分解并重构得到重构信号；(3)根据轴承原始振动信号获取VMD分解的模态数和二次惩罚参数；(4)利用获取的模态数和二次惩罚参数对重构信号进行VMD分解得到轴承故障特征频率。与现有技术相比，本发明能够减小噪声和振动频带的影响，有效提取故障特征频率。