中国安全科学学报

作者：马鹏飞, 杨海鸥, 王世龙, 刘磊, 辛昊天

单位：国能宝日希勒能源有限公司 露天煤矿, 内蒙古 呼伦贝尔 021008

关键词：优化变分模态分解(OVMD),混沌粒子群优化算法(CPSO),托辊轴承,时域频域,故障信号

为解决露天矿带式输送机托辊轴承发生故障识别精度低的问题,提高故障诊断精确性以及效率,提出以优化的优化变分模态分解的方法为基础的混沌粒子群优化算法优化变分模态分解的托辊轴承故障信号检测方法。首先,应用CPSO的出色全局寻优特性,精确锁定变分模态分解算法的最适参数设定,实现对VMD的有效调参;然后,运用调参后的VMD技术处理振动数据,从中精准提取特定的频带信号成分;最后,配合稀疏最大谐波噪声比解卷积(SMHD)技术深度净化上述频带信号,显著增强带式输送机托辊轴承故障特征的辨识准确度。结果表明:CPSO对VMD改进相对于其余的VMD优化算法具有更加优越的性能;经过CPSO优化后的VMD算法结合SMHD对于滚动轴承在复杂工况下能够成功确认滚动轴承内圈以及外圈不易识别的具体故障点,并能判定轴承的具体损坏形态。

来源：2024年第S1期

《中国安全科学学报》期刊编辑部

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