Page 153 - 《振动工程学报》2025年第8期

第 8 期 王 红，等： 参数自适应 FMD 在轴承早期故障诊断中的应用 1793

不对 FMD 的预设参数进行寻优，随机预设一
组 参 数 L=40，K=15，n=2，对 该 加 噪 信 号 进 行
FMD 分解，得到两个分量信号，其包络谱如图 7 和 8
所示，从两幅图中都无法进行故障判断，这也进一步
说明了 FMD 预设参数寻优的必要性。
利用本文提出的方法对加噪信号进行分析，目
标函数的寻优迭代变化过程如图 9 所示，在经过 6 次
迭代以后目标函数值稳定在 0.761，对应的 FMD 最
佳 预 设 参 数 L、K、n 分 别 为 9、15、9，分 量 信 号 中
图 10 IMF8 分量包络谱
IMF8 为寻优的最佳分量，包络谱如图 10 所示。从
Fig. 10 Envelope spectrum of IMF8 component
图 10 中 可 以 看 出 ，在 轴 承 内 圈 理 论 故 障 频 率（f j =
159.9 Hz）附近出现了一个明显的峰值，由此可以说 3. 2 全寿命周期加速试验信号
明轴承发生了内圈故障。
进一步验证本文所提方法对轴承早期故障诊断
的有效性，对辛辛那提大学的轴承全寿命加速试验
信号 ［22］ 进行分析。轴承试验台示意图如图 11 所示，
试验台同时安装了 4 个轴承，转速为 2000 r/min，每
个轴承的径向与轴向方向都布置加速度传感器。该
试验共采集了 3 组试验数据，采样频率为 20000 Hz，
采 样 间 隔 为 10 min，总 共 记 录 984 组 ，每 组 采 样
20480 个点。本文选取第 2 组试验轴承 1 上采集到
的垂向加速度信号进行验证，该轴承发生了外圈故
障，通过轴承结构参数计算得到轴承外圈理论故障
图 7 IMF1 分量包络谱 为 f j =236.4 Hz。
Fig. 7 Envelope spectrum of IMF1 component

图 11 轴承试验台示意图
图 8 IMF2 分量包络谱 Fig. 11 Schematic diagram of bearing test bench
Fig. 8 Envelope spectrum of IMF2 component
信号的均方根值常用于轴承的退化趋势研究，
图 12 为信号全寿命周期内均方根值的变化情况，从
图 12 中可以发现在 5310 min 时均方根值出现上升
的趋势，说明此时轴承已发生故障。为验证本文所
构建方法对于早期微弱故障的诊断能力，本文选取
3500 min 时的信号进行分析，原始信号的包络谱如
图 13 所示，可以发现无法识别故障特征频率。
采用遗传算法进行 FMD 寻优分解，目标函数
的迭代过程如图 14 所示。可以看出在经过 7 次迭代
图 9 综合目标函数值变化过程 之后目标函数值稳定在 0.597，此时得到的最优预设
Fig. 9 Process of change of comprehensive objective function 参数 L、K、n 分别为 6、15、8，以此参数进行 FMD 信
value 号分解，最优分量为 IMF8，其包络谱如图 15 所示。