基于改进自适应多元变分模态分解的轴承故障诊断方法研究

来源：动力工程学报杂志2022年第2期北京时间：

作者：时培明, 张慧超, 韩东颖,

摘要：为解决多元变分模态分解（MVMD）经验参数设置对分解结果的影响，提出一种新的自适应多元变分模态分解 （AMVMD） 方法并将其应用于轴承的故障诊断方面。首先，将最小平均包络熵（MAEE）作为适应度函数，采用灰狼算法（GWO）寻求MVMD参数的最优解，并按照最优参数对原始信号进行分解。然后，计算各本征模态分量（IMF分量）的样本熵和相关系数，选取最佳模态进行信号重构。最后，通过Teager能量算子（TEO）对重构信号进行解调，以增强微弱的瞬态冲击成分并识别特征频率。结果表明：将所提出的AMVMD与TEO相结合可以有效减少信号噪声，提取轴承的故障特征。

关键词：多元变分模态分解,灰狼算法,样本熵,Teager能量算子,