Resumen

La descomposición modal variacional (VMD) es un nuevo método de descomposición adaptativa de señales. En el marco de VMD, la señal de vibración se descompone en múltiples componentes modales mediante filtrado de Wiener en el dominio de Fourier, y la frecuencia central de cada componente modal se actualiza como el centro de gravedad del espectro de potencia de los modos. Por lo tanto, cada modo descompuesto es compacto alrededor de una pulsación central y tiene un ancho de banda limitado. Ante la situación de que el parámetro de penalización y el número de componentes afectan el efecto de descomposición en el algoritmo VMD, se propone un nuevo método de extracción de características de fallas basado en la combinación de VMD y el algoritmo de optimización de enjambre de partículas (PSO). En este artículo, se analizan la simulación numérica y las señales de falla medidas del sistema experimental de rodamientos de rodillos mediante el método propuesto. Los resultados indican que el método propuesto es mucho más robust

• Materias:Degradación acelerada Fatiga estructural Proceso de compresión Metodología de detección Movimiento caótico
• Subjects:Accelerated degradation Structural fatigue Compression process Detection methodology Chaotic motion
• Palabras claves:Descomposición modal variacional; Descomposición adaptativa de la señal; Filtrado de Wiener; Frecuencia central; Extracción de características de falla; Optimización de enjambre de partículas
• Keywords:Varational mode decomposition; Signal adaptive decomposition; Wiener filtering; Center frequency; Fault feature extraction; Particle swarm optimization