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题名基于参数自适应的VMD滚动轴承故障诊断
被引量:9
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作者
李永琪
彭珍瑞
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机构
兰州交通大学机电工程学院
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出处
《噪声与振动控制》
CSCD
北大核心
2021年第5期139-146,共8页
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基金
甘肃省自然科学基金重点资助项目(20JR10RA209)
甘肃省高校协同创新团队资助项目(2018C-12)
兰州市人才创新创业资助项目(2017-RC-66)。
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文摘
为了更好地选取变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)的参数并综合考虑轴承故障信号周期冲击性及循环平稳性,构建一种平均包络谱峭度结合平均样本熵优化的变分模态分解及加权合成峭度提取最优本征模态分量(intrinsic mode function,IMF)的轴承故障诊断方法。首先,分别将平均包络谱峭度的倒数及平均样本熵归一化并求和。然后,以其最小值原则分别优化VMD参数,对信号进行VMD分解得到若干IMFs,计算各IMF加权合成峭度,其值最大即为最优IMF。最后,进行包络谱分析判别故障类型,并运用内圈故障仿真信号和实际轴承数据验证方法的有效性。
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关键词
故障诊断
变分模态分解
本征模态分量
平均包络谱峭度
平均样本熵
加权合成峭度
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Keywords
fault diagnosis
variational mode decomposition
intrinsic mode function
average envelope spectrum kurtosis
average sample entropy
weighted ensemble kurtosis
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分类号
TH133.3
[机械工程—机械制造及自动化]
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