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题名基于改进VMD-SVD降噪的齿轮箱故障特征提取
被引量：10
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作者
蒋丽英
潘宗博
刘佳鑫
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机构
沈阳航空航天大学自动化学院
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出处
《组合机床与自动化加工技术》
北大核心
2021年第3期4-8,共5页
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基金
航空科学基金(20153354005)
辽宁省教育厅项目:大数据驱动下机械传动系统关键部件故障预测技术研究(JYT2020021)。
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文摘
强噪声背景下的齿轮箱振动信号故障特征提取困难,变分模态分解(VMD)和奇异值分解(SVD)都是有效的降噪方法,将两种方法结合起来有更好的降噪效果。但是若噪声非常强,甚至淹没了部分有用信息,传统的VMD-SVD联合降噪就会将部分有用信息与噪声一起滤掉。在传统的VMD-SVD联合降噪的基础上,提出了改进VMD-SVD的降噪方法。在变分模态分解嵌入奇异值分解,利用奇异值分解对每个IMF分量进行处理,再将处理后的模态分量线性叠加,完成降噪过程。通过仿真验证证明了该方法能够有效地降低噪声信号,通过对实测齿轮箱断齿信号的处理分析,证明了该方法能够在极强的噪声背景中有效地保留有用信号、降低噪声信号,更有利于齿轮箱故障特征提取。
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关键词
变分模态分解
奇异值分解
降噪
齿轮箱
特征提取
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Keywords
VMD
SVD
noise reduction
gearbox
feature extraction
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分类号
TH165.3
[机械工程—机械制造及自动化]
TG65
[金属学及工艺—金属切削加工及机床]
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题名基于自适应蝙蝠算法随机共振的轴承故障诊断
被引量：3
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作者
蒋丽英
刘佳鑫
潘宗博
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机构
沈阳航空航天大学自动化学院
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出处
《制造技术与机床》
北大核心
2020年第12期101-106,共6页
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基金
辽宁省教育厅项目(JYT2020021)。
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文摘
针对传统的随机共振系统无法自适应调节结构参数的问题,以及采用自适应遗传算法和群智能算法的随机共振系统随着种群数量的增加算法容易造成局部寻优的缺陷,提出了一种基于自适应蝙蝠算法的随机共振滚动轴承故障诊断方法。该方法基于双稳随机共振系统模型,结合二次采样频率变换思想,通过自适应蝙蝠算法优化双稳随机共振的结构参数,从而使故障信号得到增强,实现滚动轴承的故障诊断。为了验证该方法的可行性和优越性,进行了仿真数据分析和轴承内外圈故障的应用诊断。结果表明,该方法模型简单,算法参数少,收敛速度快,能够准确高效地实现轴承内外圈故障的诊断。
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关键词
随机共振
二次采样
自适应蝙蝠算法
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Keywords
stochastic resonance
secondary sampling
adaptive bat algorithm
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分类号
TH165.3
[机械工程—机械制造及自动化]
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