关键词：变分模态分解;小波包变换;VMDPgram;Kur VMDPgram;累积峭度指标;故障诊断
摘 要：变分模态分解(Variational mode decomposition, VMD)是一种在旋转机械故障诊断领域广泛应用的信号分解方法。然而，VMD的若干影响参数尤其是模态数和惩罚因子对其分解性能影响很大，但需要事先确定，使得其参数优化成为研究热点。首先，结合小波包变换(Wavelet packet transform, WPT)的二元分解模式和VMD的维纳滤波特性构造一种新的信号分解方法，即变分模态分解包(VMD Packet, VMDP)。然后，构造了平铺结构的VMDP，提出了VMDPgram方法。VMDPgram的提出是为了利用VMD实现信号的WPT模式的分解。在VMDPgram中，原始信号被分解为一定层次的若干子分量(Sub-component,SC)，其中每个VMD生成两个SC，由此可将多参数问题简化为单参数问题。利用峭度指标对VMDPgram中的各VMD的惩罚因子进行优化，进而提出Kur VMDPgram方法。随后，提出累积峭度指标的策略选取Kur VMDPgram的最佳SC，可以解决共振频带分解到不同SC中的情形而不需要预先对其进行判定。最后，用仿真案例和实际轴承故障案例证明了Kur VMDPgram的有效性和优越性。
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