数控机床滚动轴承故障诊断方法

摘要

本发明提供了一种基于鲸鱼优化算法优化变分模态分解算法的数控机床滚动轴承故障诊断方法，通过采集机床主轴箱内轴承四种状态下的原始振动信号，利用鲸鱼优化算法以包络熵作为其适应度函数优化变分模态分解算法，得到原先需要根据人为经验设置的参数组合(α，K，用优化后的变分模态分解算法对原始信号进行分解，得到各多个本征模态分量IMF，选取众多IMF分量中最具故障特征的IMF分量进行Teager能量解调，最后将Teager能量谱图与故障特征理论值进行对比，判断轴承是否发生故障以及故障的类型，本发明解决了变分模态分解算法数需要人为预先设定的问题，使结果更具理论依据，可靠性更高；利用包络熵选取本征特征分量，提高结果的准确性和有效性。