：為了解決變分模態分解的參數選取問題并更準確的提取軸承故障特征信息，提出了一種多目標優化變分模態分解（VMD）的軸承故障診斷方法。建立了以信息熵、相關系數和峭度的目標函數以及綜合評價指標，將VMD的參數優化問題轉換成多目標優化的帕累托（Pareto）問題。首先，利用多目標粒子群優化算法（MOPSO）對三個目標函數進行尋優，得到VMD參數組合的比較好Pareto解集；其次，對Pareto解集用綜合評價指標對其進行評價，確定出VMD的比較好參數組合；利用已確定的比較好參數組合對軸承故障信號進行VMD分解，得到若干本征模態分量（IMFs）；再利用綜合評價指標選擇出比較好IMF，提取故障特征。仿真信號和實際軸承振動信號分析結果表明所提方法的有效性。關鍵詞：變分模態分解；故障診斷；信息熵；峭度；多目標粒子群優化算法故障機理研究模擬實驗臺是科學探索的重要工具。軸承壽命預測故障機理研究模擬實驗臺設備

軸承是機械設備中支撐轉軸運轉的重要零部件，被***運用于交通、工程機械等重要領域。隨著機械設備對旋轉速度以及載荷要求的逐步提高，對軸承的性能要求也隨之升高，其一旦出現故障，機械設備就無法正常運行，造成經濟損失及人員傷亡。因此，及時準確診斷軸承故障變得很有必要。但是，軸承運行環境中的噪聲較大，采集到軸承微弱故障的振動信號中含有大量的信號冗余軸承的運行狀態就變得較為困難，因此，需要合理且有效地振動信號處理方法提取軸承的故障特征，這故障診斷的關鍵，BTS100軸承壽命預測測試臺，主要由三相異步電動機，聯軸器，雙支撐軸承座單元，測試軸承、溫度監測模塊、轉速調節及轉速顯示模塊，徑向及軸向液壓油站加載系統、負載顯示模塊，轉速脈沖輸出模塊，等模塊組成。上海行星齒輪箱故障機理研究模擬實驗臺滑動軸承油膜故障機理研究模擬實驗臺。

.滾動軸承是旋轉機械的關鍵部件,工作在高速,高溫以及高載荷的變工況下,極易發生故障,因此,對滾動軸承進行故障診斷和全壽命預測從而實現故障單期預警和精確的維修決策，避免故隙引發的事故BTS100軸承壽命預測測試臺，可以開展軸承壽命加速實驗，實驗原理就是在不改變軸承失效機理，不增加新的失效模式的前提下，通過提高試驗軸承應力水平的方法來加速其失效進程，然后再根據試驗數據運用數理統計理論估算出正常應力下軸承的壽命的數據。軸承外圈的故障特征信息被噪聲所包圍。用本文所提方法對軸承外圈故障信號進行分析，多目標粒子群優化算法（參數與“4.仿真信號分析”的設置相同）優化VMD參數得到的Pareto解集及目標值如表2所示。從表2中可以看出，當**以信息熵、峭度、相關系數其中一個指標評價時，參數組合選擇序號11時，f3**小，即相關系數取得**大值，而其對應的信息熵和峭度既不是較優值也不是**差值，一方面說明相關系數和峭度以及信息熵之間是沒有***的，另一方面說明如果**以相關系數評價時，并沒有考慮到軸承故障沖擊性以及與周期性，在此參數組合下，對原始信號進行分解

實驗臺推廣關鍵詞(2024xin)MachineryFaultSimulator（機械故障模擬器）machinefaultsimulator（機器故障模擬器）Bearingdegradationtestbench（軸承退化試驗臺）DrivetrainDiagnosticsSimulator（動力傳動系統診斷模擬器）MachineryFault&RotorDynamicsSimulator（機械故障與轉子動力學模擬器）RollerBearingDefectSimulator（滾子軸承故障模擬器）Motorfaultdiagnosissimulator（電機故障診斷模擬器）Motor-GeneratorExperimentalApparatus（發電機故障模擬裝置）BearingPrognosticsSimulator（軸承預測性模擬器）GearboxPrognosticsSimulator（齒輪箱預測模擬器）故障機理研究模擬實驗臺的功能十分強大。

模擬器）Portablevibrationsimulator（便攜式振動模擬器）MachineVibrationSimulator（機械振動模擬器）Machinevibration–ShaftAlignmentSimulator（機械振動-軸對中模擬器）MachineryFaultSimulator–Lite（機械故障模擬器-簡裝版）MachineryFaultSimulator–Magnum（機械故障模擬器-完整版）Balancing–AlignmentTrainer（動平衡-對中訓練臺）MachineVibration&GearboxSimulator（機械振動-齒輪箱模擬器）Wind-turbinesimulator（風力渦輪模擬器）Geardrivesimulator（齒輪箱傳動模擬器）ElectricalAnalysisSimulator（電氣分析模擬器）CustomizedSimulator（定制模擬器）故障機理研究模擬實驗臺是研究故障行為的重要平臺。診斷故障故障機理研究模擬實驗臺視頻

故障機理研究模擬實驗臺的實驗環境需要嚴格把控。軸承壽命預測故障機理研究模擬實驗臺設備

針對滾動軸承故障類型和損傷程度難以識別的問題，提出一種基于變分模態分解（VariationalModeDecomposition,VMD）和Gath-Geva（GG）模糊聚類相結合的滾動軸承故障分類方法。該方法通過對已知滾動軸承故障信號進行VMD分解，利用分量頻率中心的大小確定分解模態的數量，將所得本征模態分量組成初始特征矩陣進行奇異值分解；選取3個比較大奇異值作為GG聚類算法的輸入，得到已知故障信號的隸屬度矩陣和聚類中心；通過待測信號初始隸屬度矩陣與已知故障信號聚類中心之間的海明貼近度識別滾動軸承的故障類型和損傷程度。通過滾動軸承振動數據對所述方法的有效性進行驗證，瓦倫尼安教學設備桌面式齒輪故障教學平臺便攜式轉子軸承教學實驗臺桌面式轉子軸承故障教學平臺轉子動力學研究實驗臺故障機理研究教學平臺轉子軸承綜合故障模擬實驗臺診斷臺轉子軸承教學平臺軸承壽命預測故障機理研究模擬實驗臺設備