摘要
滚动轴承故障的发生不仅影响机械设备运行效率,甚至引发安全事故,对其开展故障诊断研究对提高机械设备可靠性、避免突发故障、保障安全生产具有重要的现实意义。提出基于变分模态分解(VMD)混合特征提取和自适应模糊推理系统(ANFIS)的滚动轴承故障诊断方法,其适用于处理滚动轴承产生的非平稳振动信号,将故障激发的特征信息自适应地分解到一系列本征模态函数(IMF)中。然后从不同物理角度出发,结合信息熵和均方根构建每个IMF的混合特征向量,实现滚动轴承故障特征信息提取量化;最后结合ANFIS实现了滚动轴承故障类型的准确识别,总体识别率达到94.2%,证明了该方法的有效性。
煤矿机械 
2020年第06期 
