机械传动电机轴承故障信号诊断仿真研究

摘要

在以往的经验模态分析中存在着模态化,无法完全提取故障的特点,而原支持向量机、以及作为相关向量机的诊断方法的核心函数的选取并不灵活且由于结构较复杂,容易出现识别效果低下的问题。因此本文提供了一个根据变分模态分析中样品的劣变情况和混合布谷鸟来改进M-RVM中的机械传动电动机轴承故障诊断的新方案。第一步,VMD通过分析故障信息,获得多个子序列。接着,通过对其中的活性成分进行过滤,获取了样品中腐烂的构成故障特征向量;最后,再将特征向量注入基于混合鸽尾算法优化后的M-RVM故障诊断模块,正确识别马达的动作状态。仿真结果使得人们能够更精确检测发电机轴承的故障状况。和以往的分析诊断法比较,轴承故障识别检测性能大大提高,对应于实际工程有着重要意义。