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文档简介

文章背景｜Background滚动轴承广泛用于各种旋转机械以确保转子正常运转。由于经常遭受重载、交变载荷等复杂工况的作用，其容易出现点蚀、剥落等故障，从而降低机械设备的性能，导致不必要的停机时间和维护成本。监测滚动轴承运行状态，特别是早期故障诊断对于保证机械设备的正常工作具有重要意义。图1含故障的滚动轴承核心理论｜CoreTheory（1）通过变分模态分解（VMD）将复杂非平稳信号自适应分解为一系列从低频至高频的本征模态分量（IMFs）。（2）稀疏度是表征时域信号稀疏特性的统计指标。计算IMFs的稀疏度指标，并借助稀疏度构建权重系数对全部IMFs进行重构以衡量不同IMFs的有效程度并突出敏感IMFs的重要性。（3）基于信号的循环谱密度（CSD），利用循环平稳度（DCS）对重构信号进行解调处理以提取滚动轴承的故障特征频率。

图2基于VMD重构和DCS解调的滚动轴承故障诊断流程文章创新点｜Innovation（1）通过VMD降噪时，为避免选择部分敏感IMFs导致丢失故障信息，提出了基于稀疏度的权重系数以重构所有IMFs，该策略能突出敏感IMFs并保留细节信息。（2）应用DCS对重构信号进行解调分析，进一步抑制信号中的残余噪声成分，实现故障特征的有效识别。图3IMF1-IMF7的权重系数图4所提方法的处理结果文章结论｜Conclusion（1）稀疏度能准确反映VMD分解所得IMFs的敏感程度，利用其构造权重系数能得到含较少背景噪声的重构信号。对比EMD、WT等常见降噪方法，所提VMD重构策略在抑制干扰方面具有一定优势。（2）通过对重构信号进行DCS解调分析，可以清晰、准确地识别滚动轴承的故障特征频率。对比包络解调和TEO解调方法，DCS的解调性能更强，能提高故障特征识别精度。（3）通过仿真及行星轮内圈故障、电机轴承外圈故障及复

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