n order to solve the problems that the fault feature of rolling bearin的简体中文翻译

n order to solve the problems that

n order to solve the problems that the fault feature of rolling bearing in early failure period is difficult to extract and the over-decomposition problem arises when applying the variational mode decomposition (VMD), in this paper, the fault diagnosis for rolling bearing based on variational mode decomposition-fractional Fourier transform (VMD-FRFT) is proposed. Firstly, based on the theory of fractional Fourier transform parameter estimation, the definition and derivation of VMD-FRFT are given and the modal component and center frequency estimation of the method are obtained. Secondly, the multicomponent linear frequency modulation (LFM) signal is simulated to verify the non-fragile to the center frequency distribution, the insensitive to the number of modes and the noise robustness of VMD-FRFT. Finally, VMD-FRFT is applied to the fault diagnosis of uniform acceleration rolling bearings, which can provide an effective filtering algorithm for the extraction of fundamental frequency and frequency multiplication of instantaneous frequency. Therefore, the VMD-FRFT proposed in this paper has certain reference significance for the fault diagnosis of rolling bearings.
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n为了解决滚动轴承早期失效时的故障特征难以提取,应用变模分解(VMD)时出现过分分解的问题,本文提出了一种基于滚动轴承的故障诊断方法。提出了变分分解-分数阶傅里叶变换(VMD-FRFT)。首先,基于分数阶傅立叶变换参数估计的理论,给出了VMD-FRFT的定义和推导,得到了该方法的模态分量和中心频率估计。其次,对多分量线性调频(LFM)信号进行仿真,以验证其对中心频率分布的非脆弱性,对模数的不敏感以及VMD-FRFT的噪声鲁棒性。最后,将VMD-FRFT应用于均匀加速滚动轴承的故障诊断,可以为基础频率的提取和瞬时频率的倍频提供有效的滤波算法。因此,本文提出的VMD-FRFT对滚动轴承的故障诊断具有一定的参考意义。
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为解决早期失效期滚动轴承的故障特征难以提取和应用变异模式分解(VMD)时出现过分解的问题,本文提出了基于变异模式分解-小四维变换(VMD-FRFT)的滚动轴承故障诊断。首先,基于分数四维变换参数估计的理论,对VMD-FRFT的定义和推导提出了方法的模态分量和中心频率估计。其次,模拟多组分线性频率调制(LFM)信号,以验证对中心频率分布不易碎、对模式数量不敏感以及VMD-FRFT噪声鲁棒性。最后,将VMD-FRFT应用于均匀加速度滚动轴承的故障诊断,为瞬时频率的基本频率和频率乘法的提取提供了有效的滤波算法。因此,本文提出的VMD-FRFT对滚动轴承的故障诊断具有一定的参考意义。 ...
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为解决滚动轴承早期故障特征提取困难和应用变分模式分解(VMD)时出现的过分解问题,提出了一种基于变分模态分解(VMD)的滚动轴承故障特征提取方法,提出了一种基于变分模式分解分数傅里叶变换(VMD-FRFT)的滚动轴承故障诊断方法。首先,基于分数阶傅里叶变换参数估计理论,给出了VMD-FRFT的定义和推导,得到了该方法的模态分量和中心频率估计。其次,对多分量线性调频(LFM)信号进行了仿真,验证了VMD-FRFT对中心频率分布的非脆弱性、对模式数的不敏感性和噪声鲁棒性。最后,将VMD-FRFT应用于等加速度滚动轴承故障诊断,为基频提取和瞬时频率倍频提供了一种有效的滤波算法。因此,本文提出的VMD-FRFT对滚动轴承故障诊断具有一定的参考意义。<br>
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