PSO VMD结合Teager包络谱的滚动轴承 故障诊断方法

为了解决VMD方法在处理非平稳信号时,人为确定输入参数会影响模态分解精度的问题,提出一种基于PSO算法优化VMD输入参数的PSO VMD方法,用于滚动轴承故障信号的模态分解,并使用Teager能量算子(TEO)对模态分解结果进一步计算,得到各模态分量的Teager包络谱.通过滚动轴承内环单点故障、外环单点故障和滚子单点故障实测振动故障信号的模态分解与故障诊断,验证PSO VMD方法的有效性和实用性.     

涡轴发动机起动过程喘振信号LMD包络谱分析

为了得到涡轴发动机低温起动过程中的喘振特征,提出了一种基于LMD包络谱的分析方法。对喘振脉动信号进行局部均值分解,得到一组PF分量,并对各PF分量进行包络谱分析。实测涡轴发动机喘振信号的LMD包络谱分析结果表明,LMD包络谱可清晰地提取涡轴发动机的喘振频率及其倍频和分频成分,提取的喘振频率小于15 Hz。涡轴发动机的喘振幅值和喘振频率与发动机的转速有关,喘振幅值随着发动机的转速升高而增大,喘振频率随着发动机的转速升高而降低。