基于多源变分模态分解的回转支承退化信号增强与重构

《基于多源变分模态分解的回转支承退化信号增强与重构》是一篇聚焦于机械系统状态监测与故障诊断领域的研究论文。该论文针对回转支承在运行过程中因磨损、疲劳等退化现象导致的信号质量下降问题，提出了一种基于多源变分模态分解（Multisource Variational Mode Decomposition, MVMD）的方法，用于对退化信号进行有效的增强与重构。回转支承作为大型机械设备中的关键部件，其性能直接影响设备的稳定性和安全性，因此对其状态进行准确评估具有重要意义。

传统的信号处理方法在面对复杂噪声干扰和非平稳信号时往往存在局限性，难以有效提取回转支承退化过程中的关键特征。为此，本文引入了多源变分模态分解技术，该方法结合了变分模态分解（VMD）与多源信息融合的优势，能够更精确地分离出不同频率成分，并抑制噪声干扰。通过将多源数据引入到模态分解过程中，该方法不仅提高了信号分解的准确性，还增强了对退化特征的识别能力。

在研究方法上，论文首先对回转支承的振动信号进行了采集，并利用多源变分模态分解算法对其进行预处理。通过对分解后的各个模态进行分析，可以有效提取出反映退化状态的关键特征参数。同时，为了验证该方法的有效性，论文设计了一系列实验，包括不同工况下的信号采集与对比分析。实验结果表明，基于多源变分模态分解的方法在信号增强与重构方面优于传统方法，能够更清晰地展示退化信号的变化趋势。

此外，论文还探讨了多源变分模态分解在实际应用中的可行性与优势。通过与其他经典信号处理方法如小波变换、经验模态分解（EMD）等进行比较，结果表明MVMD在处理非线性、非平稳信号时表现出更强的适应性和稳定性。这为回转支承的健康状态评估提供了新的思路和技术支持。

在工程应用方面，该研究对于提高机械设备的可靠性与维护效率具有重要价值。通过对退化信号的精准识别与重构，可以实现对回转支承状态的早期预警，从而避免因突发故障带来的经济损失和安全事故。同时，该方法也为其他类似机械部件的状态监测提供了可借鉴的技术路径。

综上所述，《基于多源变分模态分解的回转支承退化信号增强与重构》这篇论文在理论与实践层面都具有重要的意义。它不仅推动了信号处理技术在机械状态监测中的应用，也为工业设备的智能化运维提供了新的技术支持。未来，随着人工智能和大数据技术的发展，该方法有望进一步优化，为更多复杂系统的状态评估提供更加精准的解决方案。