基于参数优化VMD的轴承故障诊断方法研究

针对早期滚动轴承故障诊断准确率低、信号特性不平稳且难以获取大量样本等问题,提出基于最大相关峭度解卷积(MCKD)、乌燕鸥算法优化变分模态分解(STOA-VMD)和粒子群算法优化支持向量机(PSO-SVM)的滚动轴承故障诊断模型。首先使用MCKD处理信号提高信噪比,再通过STOA-VMD对信号进行分解,特征参量选用均方根熵值,输入PSO-SVM实现故障分类,并由实验和仿真验证了该方法可使故障诊断准确率明显提高。

基于激光传感器测试的结晶器振动台振动性能评价方法

结晶器振动台是连铸设备的心脏,其性能评价是研究结晶器振动台的关键所在。为评价结晶器振动台动态性能,首先,开发出基于激光位移动态实时测试系统,对结晶器振动台整体运动过程进行测量;其次,测得原始位移数据后,利用数据处理软件对位移数据进行处理,来评价结晶器振动台的振动动态特性;最后,测试方法现场实施后,经过对测试数据处理,能够很好地评价出不同拉坯速度下现场结晶器振动台的性能差异,为现场结晶器的检修和维护提供指导。