摘要
以尺度空间对信号频谱中共振频段的识别能力为基础,结合变分模态分解(VMD)对信号的自适应分解能力,提出了预估惩罚因子的尺度空间引导VMD算法.该算法的核心包括以尺度空间对信号频段的共振频段划分从而确定VMD中的本征固有模态个数,并根据共振频段边界预估VMD各个本征固有函数的初始中心频率与相应的惩罚因子取值,从而提高VMD的自适应性以及准确性.仿真结果表明,该方法能够正确识别低信噪比条件下的故障信号的共振频带,并对信号进行准确的分解.应用高速列车轴箱轴承实验数据对该方法进行实验验证,能够有效分解信号中包含的不同故障冲击;与选择不同惩罚因子的VMD算法相比,能够更准确地提取出信号中的不同故障冲击,对VMD分解的自适应性与准确性有着显著提高.
基金项目
国家科技部计划项目(2017YFB1201004-25)
NETL
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万方数据