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基于粒子群优化稀疏分解的轴承故障诊断研究

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强噪声背景下微弱信号的提取是振动信号处理领域的难题,稀疏分解方法能有效提取强噪声背景下的微弱信号,但计算量大是限制其应用的重要因素.为提高信号稀疏分解的速度,提出了一种基于粒子群优化匹配追踪的信号稀疏分解算法.该算法利用粒子群优化算法寻找匹配追踪算法中的最优原子参数,降低计算复杂度.轴承出现故障时,振动信号由谐振信号、瞬态冲击信号以及噪声组成.通过稀疏分解提取出滚动轴承故障信号中的冲击成分,然后进行包络解调分析,根据包络解调谱实现轴承故障诊断.对滚动轴承故障振动信号进行分析,实验结果表明该方法能有效地去除故障信号中的强噪声,快速且准确地提取出故障信号中的冲击成分.

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来源
《2014年全国设备监测诊断与维护学术会议、第十六届全国设备监测与诊断学术会议、第十四届全国设备故障诊断学术会议暨2014年全国设备诊断工程会议》|2014年|308-310|共3页
会议地点秦皇岛
作者
YUAN Hao-dong; 袁浩东; CHEN Jin; 陈进; DONG Guang-ming; 董广明;
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作者单位

中国机械工程学会;

中国振动工程学会;

中国设备管理协会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类滚动轴承;
关键词
滚动轴承; 故障诊断; 振动信号; 稀疏分解方法; 粒子群优化算法;

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