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基于LM-VMD和JRD指标的滚动直线导轨副退化状态识别方法
1
作者
杨俏琛
梁医
+3 位作者
程家俊
欧屹
冯虎田
吴小丰
《振动与冲击》
北大核心
2025年第13期288-295,共8页
针对滚动直线导轨副退化状态难以识别、缺少自适应识别的评估指标等问题,提出了一种基于局部均值变分模态分解(local mean-variational mode decomposition,LM-VMD)和Jensen-Rényi divergence(JRD)指标的退化状态识别方法。首先对...
针对滚动直线导轨副退化状态难以识别、缺少自适应识别的评估指标等问题,提出了一种基于局部均值变分模态分解(local mean-variational mode decomposition,LM-VMD)和Jensen-Rényi divergence(JRD)指标的退化状态识别方法。首先对采集到的全寿命振动信号进行有效信息的提取;其次将信号进行局部均值分解得到模态分解数量K值;然后根据K值进行变分模态分解,通过奇异值分解提取信号中的本征模态函数-奇异值谱概率分布特征;最后计算JRD指标,根据JRD指标的拐点,实现滚动直线导轨副退化状态的自适应识别,并与预紧拖动力和滚道形貌特征进行对比分析。结果显示,所提方法能够准确识别导轨副的退化状态。
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关键词
滚动直线导轨副
变分模态分解
Jensen-Rényi
divergence(JRD)指标
退化状态识别
振动信号
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题名
基于LM-VMD和JRD指标的滚动直线导轨副退化状态识别方法
1
作者
杨俏琛
梁医
程家俊
欧屹
冯虎田
吴小丰
机构
南京理工大学机械工程学院
丽水南城新澄产业创新服务有限公司
出处
《振动与冲击》
北大核心
2025年第13期288-295,共8页
基金
国家自然科学基金(51405233)
浙江省丽水市科技计划项目(2024ZDYFSXLD01)。
文摘
针对滚动直线导轨副退化状态难以识别、缺少自适应识别的评估指标等问题,提出了一种基于局部均值变分模态分解(local mean-variational mode decomposition,LM-VMD)和Jensen-Rényi divergence(JRD)指标的退化状态识别方法。首先对采集到的全寿命振动信号进行有效信息的提取;其次将信号进行局部均值分解得到模态分解数量K值;然后根据K值进行变分模态分解,通过奇异值分解提取信号中的本征模态函数-奇异值谱概率分布特征;最后计算JRD指标,根据JRD指标的拐点,实现滚动直线导轨副退化状态的自适应识别,并与预紧拖动力和滚道形貌特征进行对比分析。结果显示,所提方法能够准确识别导轨副的退化状态。
关键词
滚动直线导轨副
变分模态分解
Jensen-Rényi
divergence(JRD)指标
退化状态识别
振动信号
Keywords
rolling linear guide pair
variational mode decomposition
Jensen-Rényi divergence(JRD)index
degradation state recognition
vibration signal
分类号
TH17 [机械工程—机械制造及自动化]
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1
基于LM-VMD和JRD指标的滚动直线导轨副退化状态识别方法
杨俏琛
梁医
程家俊
欧屹
冯虎田
吴小丰
《振动与冲击》
北大核心
2025
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