基于变分模态分解和高阶统计量的梯级故障诊断研究

来源：计算机测量与控制杂志2021年第3期北京时间：

作者：丁国荣,王文波

摘要：自动扶梯是地铁车站内必不可少的大型公共交通设备，一旦发生故障，小则影响运营，大则引发安全事故。梯级作为自动扶梯的重要结构部位，其固定螺栓松动必然会导致自动扶梯运行异常。针对梯级振动信号故障特征难以提取的问题，提出了变分模态分解(VMD)和高阶统计量(HOS)联合来对自动扶梯故障特征提取的方法。该方法首先对原始振动信号进行VMD分解，得到K个固有模态分量(IMF)；然后对主IMF分量进行奇异值分解(SVD)降噪，对去噪后的主IMF分量进行重构得到新的信号；最后通过高阶统计量对新的信号故障特征提取，并利用随机森林分类算法对三类不同的振动信号样本进行分类识别，确定梯级振动故障类型。实验结果表明，该方法可以有效地提取故障特征，实现故障诊断与分类。

关键词：VMD分解; 高阶统计量; 故障诊断