VMD与MCKD在轴承故障诊断中的应用与研究

针对传统解调分析难以提取轴承故障信息的这一特征,提出了一种变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)与最大相关峭度解卷积(maximum correlated kurtosis deconvolution,MCKD)相结合的滚动轴承故障诊断方法。首先对轴承故障信号进行进行VMD分解并得到一系列窄带本征模态函数(intrinsic mode functions,IMFs);然后对各个IMF分量进行MCKD降噪,突出故障冲击成分;最后对降噪后的信号进行包络解调分析完成轴承的故障诊断。仿真信号和轴承故障振动信号的分析结果表明,基于VMD和MCKD的轴承故障诊断方法能够准确地获取轴承故障特征频率。