基于WOA-VMD联合MOMEDA的轴承外圈故障特征提取方法

滚动轴承工作环境较为复杂，在复杂的环境因素影响下，其故障特征信号容易受到噪声的影响，导致其难以被识别。针对这一问题，提出了一种基于鲸鱼优化算法(WOA)的变分模态分解(VMD)联合多点最优最小熵解卷积(MOMEDA)的滚动轴承外圈故障特征提取方法。首先，利用变分模态分解(VMD)对仿真信号进行了分解，使用鲸鱼优化算法(WOA)确定了最佳分解层数以及各分量的样本熵；然后，以样本熵最小值为目标寻优，得出了包含故障信号的最佳分量，对得到的最佳分量进行了MOMEDA重构，从重构信号的包络谱中获得了仿真信号故障特征频率及其倍频；最后，为了验证WOA-VMD联合MOMEDA的有效性，在实验台上采集数据，对滚动轴承的外圈故障信号进行了特征提取。实验结果表明：使用该方法可以高效地进行信号的分解寻优，能较为准确地得到仿真信号的故障频率(100 Hz)和实验台提取信号的近似故障频率(87.5 Hz),验证了该方法的有效性。研究结果表明：低信噪比的工况条件下，采用WOA-VMD联合MOMEDA的方法可以有效地提取滚动轴承的故障特征信号，并能从重构信号中提取故障特征频率。