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基于EVMD-LNMF的复合故障信号分离方法
引用本文:王梦阳,王华庆,董方,任帮月,宋浏阳.基于EVMD-LNMF的复合故障信号分离方法[J].振动与冲击,2019(16):146-152.
作者姓名:王梦阳  王华庆  董方  任帮月  宋浏阳
作者单位:北京化工大学机电工程学院
基金项目:国家自然科学基金(51675035)
摘    要:非负矩阵分解算法(NMF)和变分模态分解算法(VMD)已用于复合故障信号的分离,但VMD算法过程中模态分量个数难以确定,且NMF算法由于缺少相关约束,对故障源相互耦合,特征信息微弱分解效果并不理想。为此提出了基于能量收敛因子为判据的变分模态分解算法(EVMD)与局部非负矩阵分解算法(LNMF)相结合的复合故障信号分离方法;构造了能量收敛因子,并以此为判断准则,自适应确定VMD算法中模态分量个数;将获得的模态分量重构组成模态矩阵,采用邻近特征值占优法获取LNMF算法中的最优分解维数;对模态分量作LNMF算法处理,突出局部特征信息,从而分离出耦合的多故障信号,提取故障特征信息。仿真及轴承复合故障实验结果表明:提出的基于EVMD-LNMF的信号分离方法,明显优于未改进的VMD-NMF方法,可以有效分离并提取出外圈与滚动体冲击性特征,实现了轴承的复合故障诊断。

关 键 词:改进变分模态分解(VMD)  局部非负矩阵分解  复合故障  信号分离

A method of compound fault signal separation based on EVMD-LNMF
WANG Mengyang,WANG Huaqing,DONG Fang,REN Bangyue,SONG Liuyang.A method of compound fault signal separation based on EVMD-LNMF[J].Journal of Vibration and Shock,2019(16):146-152.
Authors:WANG Mengyang  WANG Huaqing  DONG Fang  REN Bangyue  SONG Liuyang
Affiliation:(School of Mechanical and Electrical Engineering,Beijing University of Chemical Technology,Beijing 100029,China)
Abstract:WANG Mengyang;WANG Huaqing;DONG Fang;REN Bangyue;SONG Liuyang(School of Mechanical and Electrical Engineering,Beijing University of Chemical Technology,Beijing 100029,China)
Keywords:improved variational mode decomposition(VMD)  local non-negative matrix factorization  compound fault  signal separation
本文献已被 CNKI 维普 等数据库收录!
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