基于平方包络谱负熵准则的轴承早期复合故障特征提取方法

陈鹏; 赵小强

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基于平方包络谱负熵准则的轴承早期复合故障特征提取方法

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摘要

针对轴承早期复合故障诊断中故障特征难以提取的问题,提出基于平方包络谱负熵准则的优化群分解(optimized swarm decomposition,OSWD)方法。该方法首先构建基于平方包络谱负熵的优化准则,通过改进蝗虫优化算法(improved grasshopper optimization algorithm,IGOA)对群分解(swarm decomposition,SWD)算法中的阈值参数进行自适应寻优;然后,通过最优参数群分解实现复合故障振动信号的自适应分解,再对分解后的分量进行包络谱分析并提取复合故障特征频率,实现轴承早期复合故障诊断;最后,通过仿真分析和实际工程案例验证表明,该方法相比变分模态分解和群分解法,在有效提取早期复合故障特征方面效果更优。

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来源
《振动与冲击》 |2022年第8期|179-187|共9页
作者
陈鹏; 赵小强;
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作者单位

兰州理工大学电气工程与信息工程学院;

甘肃省工业过程先进控制重点实验室;

兰州理工大学国家级电气与控制工程实验教学中心;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动推理、机器学习;轴承;
关键词
轴承; 平方包络谱负熵; 蝗虫优化算法; 群分解(SWD); 早期复合故障诊断;

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