基于遗传算法的自适应随机共振与VMD分解的轴承故障诊断方法

张超; 何园园

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基于遗传算法的自适应随机共振与VMD分解的轴承故障诊断方法

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随机共振（Stochastic resonance,SR）在处理实测轴承故障信号时需满足绝热近似条件,即需满足小参数信号（信号幅值、信号频率、噪声强度远小于1）,这一问题极大地制约了对实测振动信号的检测,针对这一现象,提出基于遗传算法的自适应变尺度随机共振与变分模态分解（Variational mode decomposition,VMD）的轴承故障诊断方法。首先,设定合适的压缩比R将实测信号进行压缩,使其满足小参数条件;然后,定义信号的输出信噪比为目标函数,利用遗传算法（Genetic algorithm,GA）对变尺度随机共振的结构参数a和b进行同步优化,选取最优值代入变尺度随机共振中对实测信号进行消噪处理;最后,将降噪信号进行VMD分解,从分解得到的各IMF分量的频谱图中识别轴承故障特征频率。对实验数据分析的结果表明,该方法可有效地提高轴承故障诊断的准确度。

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来源
《机械传动》 |2018年第4期|156-163|共8页
作者
张超; 何园园;
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作者单位

内蒙古科技大学机械工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类轴承;
关键词
随机共振; 遗传算法; VMD; 故障诊断;

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