基于粒子群优化的全变分降噪在轴承故障诊断中的应用

钟先友，赵炎堃，胡君林

基于粒子群优化的全变分降噪在轴承故障诊断中的应用

钟先友，赵炎堃，胡君林

（三峡大学 机械与动力学院，湖北 宜昌 443002）

滚动轴承是旋转机械的重要部件。针对强噪声下滚动轴承振动信号故障特征难以提取的问题，提出了基于粒子群优化（PSO）全变分降噪（TVD）的滚动轴承故障诊断方法。通过粒子群优化算法确定全变分降噪的最优参数，然后利用优化的全变降噪算法对滚动轴承振动信号进行降噪，最后对降噪信号进行频谱分析获取滚动轴承故障特征。将所提方法应用于滚动轴承故障诊断，并与基于小波降噪的轴承诊断方法相比较，结果表明了本文方法的有效性和优越性。

滚动轴承；故障诊断；全变分降噪；粒子群优化

滚动轴承的运行状态对于旋转机械的正常运行十分重要[1]，当滚动轴承出现点蚀和裂纹等故障会影响旋转机械的稳定运转，从而降低整个设备的生产质量，需要及时地发现和更换出故障轴承，因此，对滚动轴承开展故障诊断技术研究极为重要[2]。由于强噪声干扰，滚动轴承故障特征比较微弱，故障频率会被噪声淹没[3]，为了解决这一问题需要运用降噪的方法对原始信号进行降噪处理，然后提取其故障特征[4]。

为了从含有噪声的滚动轴承信号中提取出故障特征进而识别故障，学者们提出了各种信号处理的方法，例如小波降噪[5]、奇异值降噪[6]、最小熵解卷积（Minimum Entropy Deconvolu-tion, MED）[7]等。小波变换是用于振动信号消噪的常用的方法[8-9]。……