基于参数优化变分模态分解的滚动轴承微弱故障诊断研究

瞿红春; 许旺山; 郭龙飞; 林文斌

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基于参数优化变分模态分解的滚动轴承微弱故障诊断研究

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cqvip:为了提高变分模态分解(VMD)对滚动轴承微弱故障特征提取的准确性,提出了一种基于参数优化VMD与奇异值分量及其熵相结合的滚动轴承故障诊断方法。该方法通过寻优算法确定VMD的模态数K和二次惩罚因子α;根据余弦-标准差指标提取VMD典型本征模态分量(IMF);计算IMF奇异值及其熵,并利用计算结果分别判断滚动轴承的不同故障状态。结合美国西储大学轴承振动信号数据,实验结果表明:相比经验模态分解奇异值故障诊断方法,基于参数优化VMD奇异值故障诊断方法能更明显地识别滚动轴承的不同故障类型,为区分滚动轴承微弱故障提供了一种可行的诊断思路。

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来源
《机床与液压》 |2020年第9期|162-167180|共7页
作者
瞿红春; 许旺山; 郭龙飞; 林文斌;
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作者单位

中国民航大学航空工程学院天津300300;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类机械传动机构;
关键词
变分模态分解; 参数优化; 奇异值; 滚动轴承; 故障诊断;

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