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一种改进的VMD及其在轴承故障诊断中的应用
被引量：
12
1
作者
金志浩
穆鹏丞
+1 位作者
张义民
张凯
《机械设计与制造》
北大核心
2022年第2期42-46,共5页
针对VMD在实际工程中需要凭借人为经验设定本征模态分量(IMF)个数,提出了一种通过频谱极值点与自适应阈值之间的关系确定VMD中的最佳IMF数量的策略,称为自适应变分模态分解(Adaptive Variational Modal Decomposition,AVMD),并将其结合...
针对VMD在实际工程中需要凭借人为经验设定本征模态分量(IMF)个数,提出了一种通过频谱极值点与自适应阈值之间的关系确定VMD中的最佳IMF数量的策略,称为自适应变分模态分解(Adaptive Variational Modal Decomposition,AVMD),并将其结合最小二乘支持向量机(LSSVM)用于滚动轴承故障诊断。首先利用AVMD对轴承信号分解获得多个IMF分量后根据峭度值将分量信号重构,然后提取重构信号的多尺度排列熵作为训练LSSVM的特征向量,最后用获得的诊断模型对未知的轴承故障进行分类。通过仿真分析及轴承信号的诊断结果表明,AVMD能够有效的将多频率组成的复杂信号分离成几个有效的IMF组合形式,且结合LSSVM的诊断模型具有较高的识别率。
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关键词
自适应变分模态分解
多尺度排列熵
最小二乘支持向量机
滚动轴承
故障诊断
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职称材料
题名
一种改进的VMD及其在轴承故障诊断中的应用
被引量：
12
1
作者
金志浩
穆鹏丞
张义民
张凯
机构
沈阳化工大学装备可靠性研究所
出处
《机械设计与制造》
北大核心
2022年第2期42-46,共5页
基金
大型重载滚动轴承的可靠性和寿命预测的理论与方法研究—NSFC-辽宁联合基金(U1708254)。
文摘
针对VMD在实际工程中需要凭借人为经验设定本征模态分量(IMF)个数,提出了一种通过频谱极值点与自适应阈值之间的关系确定VMD中的最佳IMF数量的策略,称为自适应变分模态分解(Adaptive Variational Modal Decomposition,AVMD),并将其结合最小二乘支持向量机(LSSVM)用于滚动轴承故障诊断。首先利用AVMD对轴承信号分解获得多个IMF分量后根据峭度值将分量信号重构,然后提取重构信号的多尺度排列熵作为训练LSSVM的特征向量,最后用获得的诊断模型对未知的轴承故障进行分类。通过仿真分析及轴承信号的诊断结果表明,AVMD能够有效的将多频率组成的复杂信号分离成几个有效的IMF组合形式,且结合LSSVM的诊断模型具有较高的识别率。
关键词
自适应变分模态分解
多尺度排列熵
最小二乘支持向量机
滚动轴承
故障诊断
Keywords
Adaptive VMD
Multi-Scale Permutation Entropy
LSSVM
Roll Bearing
Fault Diagnose
分类号
TH16 [机械工程—机械制造及自动化]
TP206.3 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名
作者
出处
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被引量
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1
一种改进的VMD及其在轴承故障诊断中的应用
金志浩
穆鹏丞
张义民
张凯
《机械设计与制造》
北大核心
2022
12
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