机械工程学报

作者：李华, 王天杨, 张飞斌, 褚福磊

单位：1. 贵州大学省部共建公共大数据国家重点实验室 贵阳 550025;2. 清华大学机械工程系 北京 100084

关键词：变分模态分解,小波包变换,VMDPgram,KurVMDPgram,累积峭度指标,故障诊断；

基金：国家自然科学基金青年科学基金(52205092)、中-波合作交流(52161135101)、中国博士后科学基金面上(2023M731939)和贵州大学校级人才((2021)27，[2020]25)资助项目。

变分模态分解(Variational mode decomposition, VMD)是一种在旋转机械故障诊断领域广泛应用的信号分解方法。然而，VMD的若干影响参数尤其是模态数和惩罚因子对其分解性能影响很大，但需要事先确定，使得其参数优化成为研究热点。首先，结合小波包变换(Wavelet packet transform, WPT)的二元分解模式和VMD的维纳滤波特性构造一种新的信号分解方法，即变分模态分解包(VMD packet, VMDP)。然后，构造平铺结构的VMDP，提出VMDPgram方法。VMDPgram的提出是为了利用VMD实现信号的WPT模式的分解。在VMDPgram中，原始信号被分解为一定层次的若干子分量(Sub-component, SC)，其中每个VMD生成两个SC，由此可将多参数问题简化为单参数问题。利用峭度指标对VMDPgram中的各VMD的惩罚因子进行优化，进而提出KurVMDPgram方法。随后，提出累积峭度指标的策略选取KurVMDPgram的最佳SC，可以解决共振频带分解到不同SC中的情形而不需要预先对其进行判定。最后，用仿真案例和实际轴承故障案例证明了KurVMDPgram的有效性和优越性。

来源：2025年第4期

《机械工程学报》期刊编辑部

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