基于变分非线性调频模态分解,提出一种滚动轴承多故障诊断方法。对滚动轴承多故障振动信号分量的瞬时频率和瞬时幅值进行估计;在此基础上,通过最小化信号的带宽实现滚动轴承故障信号的重构。对比所提方法与变分模态分解法,通过实验案例对所提方法进行验证。结果表明所提方法明显优于变分模态分解方法,即使在强噪声背景下,仍能有效地实现滚动轴承多故障信号的分解与重构,可以有效地诊断滚动轴承多故障。

针对传统算法难以准确提取强背景噪声下航空发动机转子系统微弱故障特征的问题,提出了变分非线性调频模态分解(VNCMD)结合Birge-Massart阈值降噪的航空发动机转子故障诊断方法。首先利用VNCMD对转子故障信号进行分解,根据峭度值及相关系数准则筛选有效信号分量,然后采用Birge-Massart阈值降噪方法对该信号分量进行降噪处理,最后对降噪后的信号进行包络解调,提取出转子故障特征信息。并通过对比经验模态分解(EMD)结合Birge-Massart阈值降噪的方法的实验结果,结果表明该方法能够有效提升转子系统故障信息提取能力,实现转子系统故障更有效的诊断。