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题名基于尝试变分模态分解的滚动轴承故障特征提取方法
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作者
石开
杨福恒
薛慧聪
张荫彬
龚廷恺
何陈诚
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机构
南昌航空大学航空宇航学院
中国航发贵州黎阳航空动力有限公司
南昌航空大学民航学院
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出处
《失效分析与预防》
2024年第6期435-444,共10页
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基金
国家自然科学基金(51465040)。
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文摘
针对变分模态分解(VMD)在提取轴承微弱故障特征时参数难以选取的问题,提出了尝试变分模态分解(AVMD)方法。该方法以各模态中心频率确定惩罚系数,再以脉冲-峭度指标衡量模态所含的故障信息,通过迭代方式确定模态个数,最后对分解后的主模态包络解调完成故障特征提取。采用该方法及经验模态分解(EMD)、集成经验模态分解(EEMD)、VMD对轴承外圈、内圈和滚动体故障信号进行对比分析。结果表明:AVMD方法能够提取滚动轴承微弱故障特征,且能自适应地确定模态个数和惩罚系数;与EMD、EEMD相比,故障频率谱线更加清晰;与VMD相比,计算效率提升1倍,且建议方法敏感于轴承微弱故障特征,提升了VMD分解过程的可靠性和自适应性。
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关键词
尝试变分模态分解
特征提取
滚动轴承
参数优化
故障诊断
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Keywords
attemptable variational mode decomposition
feature extraction
rolling bearing
parameter optimization
fault diagnosis
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分类号
TH133
[机械工程—机械制造及自动化]
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