Page 152 - 《振动工程学报》2025年第8期

1792 振 动 工 程 学 报 第 38 卷

度更高、干扰成分更多，加噪后故障信号的时域波
形、频谱、包络谱分别如图 4~6 所示。在高斯白噪
声的影响下，图 4 中故障信号的周期波动情况变得
不再明显，图 6 中故障特征频率幅值也不再突出，信
号中故障信息变得微弱。

图 3 原始信号包络谱
图 2 基于遗传算法的 FMD 参数寻优流程 Fig. 3 Envelope spectrum of the original signal
Fig. 2 FMD parameter optimization process based on
genetic algorithm

3 实测信号分析

基于遗传算法优化 FMD 预设参数寻优范围的
选取，为了覆盖轴承故障脉冲重复周期的采样点数，
建 议 最 大 滤 波 器 长 度 L 设 置 为 f s /f j （其 中 ，f s 为 采
［17］
样 频 率 ，f j 为理论故障频率） ，但在保证滤波性能
图 4 内圈故障时域波形
良好的前提下，滤波器的长度应该越短越好，因为滤
Fig. 4 Time‑domain waveform of inner ring fault
波器的长度过长会增加计算量 ［20］ ，综合以上两点选
择 L 的寻优范围为［5，40］；文献［17］中推荐模态分
解个数 n 的最大寻优值为 7~10，因此本文选取 n 的
搜索范围为［2，10］；频段分割数 K 的预设要大于模
态分解个数 n，综合考虑 K 值设置过大对计算速率
的影响和过小无法有效提取故障特征信息的问题，
将 K 寻优的最大值设置在 20，K 的最小值由同一次
搜索出的 n 值决定，在本算法中设置为变化的，K 的
搜索范围为［n+1，20］；最大迭代次数 T=20。

3. 1 人为植入故障试验信号 图 5 内圈故障频谱
Fig. 5 Frequency spectrum of inner ring fault
利用美国凯斯西储大学的轴承数据集来验证本
文参数寻优目标函数的有效性与可行性。试验测试
参数如下：轴承型号为 6205‑2RS JEM SKF，轴承内
圈故障直径为 0.1778 mm，深度为 0.2794 mm，所受
负载为 0.735 kW，转速为 1772 r/min，加速度采样频
率为 12000 Hz。由于信号测试环境较为理想，信号
中含噪量较少，原始信号的包络谱如图 3 所示。从
图 3 中可以发现，故障特征频率的幅值较为明显，为
突显本方法对早期微弱故障的诊断能力，文献［21］
中向内圈故障信号中加入了高斯白噪声，本文向原 图 6 内圈故障包络谱
始信号中加入-8 dB 的高斯白噪声，信号的复杂程 Fig. 6 Envelope spectrum of inner ring fault