Page 81 - 无损检测2022年第十二期

杨 磊, 等:

基于改进 VMD 算法的电机轴承异音识别与定位

定位。

3 结语

针对国内某核电站机组的电机异音问题, 提出
一种基于改进 VMD 算法的电机轴承异音识别与定
位方法。通过采集现场数据并进行对比试验, 得出
以下两个结论。
( 1 )改进的 VMD 算法可以根据不同信号自适

应地确定模式分量数和每个模式分量的惩罚因子,
避免了传统 VMD 算法中参数选择导致的过分解和
欠分解问题。

( 2 )通过绘制不同位置的声音信号最佳模式分
量对应的 RMS趋势曲线, 实现了电机异音源的定位,
并通过异音定位模拟试验验证了该方法的有效性。
参考文献:
图 8 异音电机的最佳模式分量时域波形及
[ 1 ] 李波, 许德忠, 赵亮, 等 . 某核电站闭式冷却水泵电机
RMS趋势曲线
轴承异响故障分析[ J ] . 轴承, 2016 ( 11 ): 42-45.
[ 2 ] 关俊峰 . 高转速电机轴承失效故障解析[ J ] . 设备管理
与维修, 2019 ( 7 ): 85-86.
[ 3 ] 朱泉 . 滚动轴承异音的故障诊断[ J ] . 中国设 备 管 理,
1999 ( 8 ): 38-39.
[ 4 ] 周艳玲, 杨德斌, 徐金梧, 等 . 基于声信号的轴 承 故 障
诊断方法[ J ] . 振动与冲击, 2002 , 21 ( 2 ): 21-23 , 35.

[ 5 ] ZANT , PANGZL , WANG M , etal.Researchonearl y

图 9 正常电机的全频带时域波形 faultdia g nosisofrollin gbearin gbasedon VMD [ C ] ∥

2018 6th International Conference on Mechanical ,

Automotiveand Materials En g ineerin g ( CMAME ) .

Hon gKon g , China : IEEE , 2018.
[ 6 ] 唐贵基, 王晓龙 . 参数优化变分模态分解方法在滚动
轴承早期故障诊断中的应用[ J ] . 西安交通大学学报,
2015 , 49 ( 5 ): 73-81.

[ 7 ] WANGX B , YANG Z X , YAN X A.Novelp article

swarm o p timization-based variational mode

decom p osition method for the fault dia g nosis of

com p lex rotatin g machiner y [ J ] .IEEE / ASME

TransactionsonMechatronics , 2018 , 23 ( 1 ): 68-79.

[ 8 ] DRAGOMIRETSKIYK , ZOSSOD.Variationalmode

decom p osition [ J ] .IEEE Transactions on Si g nal
Processin g , 2014 , 62 ( 3 ): 531-544.
[ 9 ] 王琇峰, 文俊. 基于噪声信号和改进 VMD 的滚动轴承
故障诊断[ J ] . 噪声与振动控制, 2021 , 41 ( 2 ): 118-124.
[ 10 ] 白申兰 . 声在大气中的传播、 折射和吸收 特 性[ J ] . 物
图 10 正常电机的最佳模式分量时域波形及 理通报, 1995 ( 8 ): 35-37.
RMS趋势曲线 [ 11 ] 贺梅英, 黄沛天 . 声速测量实验中声波衰减现象的研
采集的声 音 信 号 对 应 的 最 佳 模 式 分 量 有 效 值, 可 究[ J ] . 物理测试, 2007 , 25 ( 1 ): 27-28.
有效区分 距 离 异 音 源 的 远 近, 从 而 实 现 异 音 源 的
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2022 年 第 44 卷 第 12 期
无损检测