基于参数优化VMD和样本熵的滚动轴承故障诊断

刘建昌; 权贺; 于霞; 何侃; 李镇华

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基于参数优化VMD和样本熵的滚动轴承故障诊断

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摘要

针对滚动轴承故障特征提取不丰富而导致的诊断识别率低的情况,提出了基于参数优化变分模态分解(Variational mode decomposition,VMD)和样本熵的特征提取方法,采用支持向量机(Support vector machine,SVM)进行故障识别.VMD方法的分解效果受限于分解个数和惩罚因子的选取,本文分析了这两个影响参数选取的不规律性,采用遗传变异粒子群算法进行参数优化,利用参数优化的VMD方法处理故障信号.样本熵在衡量滚动轴承振动信号的复杂度时,得到的熵值并不总是和信号的复杂度相关,故结合滚动轴承的故障机理,提出基于滚动轴承故障机理的样本熵,此样本熵衡量振动信号的复杂度与机理分析的结果一致.仿真实验表明,利用本文提出的特征提取方法,滚动轴承的故障诊断准确率有明显的提高.

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来源
《自动化学报》 |2022年第3期|808-819|共12页
作者
刘建昌; 权贺; 于霞; 何侃; 李镇华;
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作者单位

东北大学信息科学与工程学院;

华为技术有限公司杭州研究所;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算技术、计算机技术;
关键词
变分模态分解; 参数优化; 遗传变异粒子群; 样本熵; 故障诊断;

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