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基于VMD多尺度散布熵和VPMCD的滚动轴承故障诊断方法

         

摘要

为有效提取滚动轴承的故障特征,并解决识别准确率低的问题,提出一种将变分模态分解(VMD)多尺度散布熵和变量预测模型分类识别(VPMCD)相结合的故障诊断方法.首先,通过最大相关峭度解卷积(MCKD)算法对信号实施去噪处理;其次,采用VMD方法分解去噪后的信号,获得多个本征模态函数(IMF)分量;再次,计算各分量的多尺度散布熵(MDE)值,形成故障特征向量;最后,利用VPMCD方法进行故障识别和分类.实验结果表明:该方法能切实有效地提升轴承故障诊断的准确性.

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