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：为了解决变分模态分解的参数选取问题并更准确的提取轴承故障特征信息，提出了一种多目标优化变分模态分解（VMD）的轴承故障诊断方法。建立了以信息熵、相关系数和峭度的目标函数以及综合评价指标，将VMD的参数优化问题转换成多目标优化的帕累托（Pareto）问题。首先，利用多目标粒子群优化算法（MOPSO）对三个目标函数进行寻优，得到VMD参数组合的比较好Pareto解集；其次，对Pareto解集用综合评价指标对其进行评价，确定出VMD的比较好参数组合；利用已确定的比较好参数组合对轴承故障信号进行VMD分解，得到若干本征模态分量（IMFs）；再利用综合评价指标选择出比较好IMF，提取故障特征。仿真信号和实际轴承振动信号分析结果表明所提方法的有效性。关键词：变分模态分解；故障诊断；信息熵；峭度；多目标粒子群优化算法故障机理研究模拟实验台的实验过程需要严谨对待。四川故障机理研究模拟实验台电话

MachineryFaultSimulator（机械故障模拟器）DrivetrainDiagnosticsSimulator（动力传动系统诊断模拟器）MachineryFault&RotorDynamicsSimulator（机械故障与转子动力学模拟器）Motorfaultdiagnosissimulator（电机故障诊断模拟器）BearingPrognosticsSimulator（轴承预测性模拟器）GearboxPrognosticsSimulator（齿轮箱预测模拟器）Portablevibrationsimulator（便携式振动模拟器）MachineVibrationSimulator（机械振动模拟器）Machinevibration–ShaftAlignmentSimulator（机械振动-轴对中模拟器）MachineryFaultSimulator–Lite（机械故障模拟器-简装版）MachineryFaultSimulator–Magnum（机械故障模拟器-完整版）Balancing–AlignmentTrainer（动平衡-对中训练台）MachineVibration&GearboxSimulator（机械振动-齿轮箱模拟器）天津故障机理研究模拟实验台公司故障机理研究模拟实验台的使用方法需要熟练掌握。

冲击识别与分解对柴油机状态特征提取具有重要价值。现有常用方法利用冲击频域特性，通过频域分解与重构识别并分解冲击，在分解复杂多冲击非平稳信号存在频段混叠、时域冲击重合等问题。本研究提出了一种变分时频联合分解（VTFJD）方法，目的在于提取多源冲击振动信号中冲击成分。首先采用改进变分模态分解（VMD）方法对多冲击振动信号进行频域分解，得到各分解模态信号；其次，提出了变分时域分解方法（VTD），用于提取各分解模态信号中的冲击成分；***，对时频联合分解信号进行筛选，获得振动波形中多源冲击成分时频域信息。同时，针对VMD和VTD中参数选择问题，分别提出了参数优化选择方案。仿真信号和实际柴油机连杆轴瓦振动信号特征提取结果表明，VTFJD具有出色的多冲击信号自适应时频分解能力，具有冲击自动识别与分解提取能力。关键词：信号分解；振动与冲击；柴油机；连杆轴瓦磨损故障

轴承是机械设备中支撑转轴运转的重要零部件，被***运用于交通、工程机械等重要领域。随着机械设备对旋转速度以及载荷要求的逐步提高，对轴承的性能要求也随之升高，其一旦出现故障，机械设备就无法正常运行，造成经济损失及人员伤亡。因此，及时准确诊断轴承故障变得很有必要。但是，轴承运行环境中的噪声较大，采集到轴承微弱故障的振动信号中含有大量的信号冗余轴承的运行状态就变得较为困难，因此，需要合理且有效地振动信号处理方法提取轴承的故障特征，这故障诊断的关键，BTS100轴承寿命预测测试台，主要由三相异步电动机，联轴器，双支撑轴承座单元，测试轴承、温度监测模块、转速调节及转速显示模块，径向及轴向液压油站加载系统、负载显示模块，转速脉冲输出模块，等模块组成。故障机理研究模拟实验台的技术含量高。

在机械设备运行过程中，零部件的运动产生振动和冲击，包含着丰富的设备健康运行状态信息[1-2]。振动冲击往往是由零部件之间的碰撞敲击产生，其幅值大小、出现位置表现着设备的健康状态。在航空、船舶、石油化工等领域的机械设备中，包括航空发动机、内燃机、齿轮箱、往复压缩机、泵等，冲击振动是常见的故障模式[3-5]。因此，监测机械振动信号中的冲击成分可有效反映机械部件运行的健康状态，对设备进行故障诊断具有重要的意义。振动信号冲击成分呈现多频段分布，并伴随着噪声干扰，不同频率成分的冲击在时域混叠等问题[8-9]。以上情况，导致了复杂机械设备的实际振动监测信号的分析难度，造成了早期故障冲击特征难以捕捉等问题。更进一步地，其中一些往复机械（柴油机、往复压缩机、往复泵等）的振动信号的冲击成分在时域分布上呈现周期性间隔特点，与曲轴特定转角对应[10-12]，单从回转设备的频域分析方法在此并不适应。由于实际振动信号的频域复杂性和时域多冲击分布特点，因此需要对采集的振动冲击信号进行频域分解和时域冲击的提取，为后续特征提取和故障诊断奠定基础。转子平行轴齿轮箱、行星齿轮箱故障机理研究模拟实验台。山西新一代故障机理研究模拟实验台

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现有方法对强噪声背景下的弱信号的分析不是很理想，提出一种循环相位网络来分析高斯白噪声下的微弱周期信号，循环相位网络在一定信噪比范围内相比于其他微弱信号检测法能更好的提取微弱信号相关信息，且计算量小，相关理论简单，适应于对微弱信号的快速检测。为了进一步减少计算量，引入了微弱信号存在性检测法滤除纯高斯噪声信号，经实验验证微弱信号存在性检测法与循环相位网络相结合，对强噪声背景下的微弱周期信号分析具有良好的效果四川故障机理研究模拟实验台电话