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基于变分模态分解优化的轴承故障诊断

消耗积分:0 | 格式:pdf | 大小:1.82 MB | 2021-06-01

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　　为解决变分模态分解方法在提取齿轮箱滚动轴承的故障特征频率时受模态个数和惩罚项系数影响的问题，提出了种基于人工鱼群算法优化变分模态分解的軸承故障诊断方法。首先，利用人工鱼群算法优化变分模态分解方法的模态个数和惩罚项系数;其次，故障振动信号经优化的变分模态分解方法分解，获得若干模态分量;最后，筛选包络熵值最小的分量进行包络分析，提取故障特征频率。实验结果表明：在优化参教过程中，子优收敛时间缩短46%，并最终有效提取轴承故障特征频率。研究结果可解决变分模态分解方法受参数影响的问题，实现轴承故障诊断，具有实际意义。

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