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改进融合指标的新型盲解卷积算法在轴承故障诊断中的应用
被引量：
1
1
作者
田甜
唐贵基
+1 位作者
田寅初
王晓龙
《噪声与振动控制》
CSCD
北大核心
2024年第1期162-167,共6页
为解决现有盲解卷积算法易受随机脉冲影响的问题,综合时域特征和频域特征,提出一个新的故障敏感指标,即包络谱峭度-包络基尼系数融合指标(Envelope Spectral Kurtosis-envelope Gini Index,ESKEG)。该指标对周期性脉冲更敏感,不易受随...
为解决现有盲解卷积算法易受随机脉冲影响的问题,综合时域特征和频域特征,提出一个新的故障敏感指标,即包络谱峭度-包络基尼系数融合指标(Envelope Spectral Kurtosis-envelope Gini Index,ESKEG)。该指标对周期性脉冲更敏感,不易受随机脉冲的影响。基于该指标,提出一个新的解卷积算法,即基于最大ESKEG的盲解卷积,并采用粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)求解滤波器系数。通过仿真振动信号和实验仿真信号进行验证,结果表明相比于其他盲解卷积算法,所提出的PSO-ESKEG算法在故障先验知识未知的情况下,能更有效避免受到随机脉冲信号的影响。
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关键词
故障诊断
盲解卷积
包络谱峭度-包络基尼系数
粒子群优化
随机脉冲
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职称材料
题名
改进融合指标的新型盲解卷积算法在轴承故障诊断中的应用
被引量：
1
1
作者
田甜
唐贵基
田寅初
王晓龙
机构
华北电力大学机械工程系
出处
《噪声与振动控制》
CSCD
北大核心
2024年第1期162-167,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(52005180)
河北省自然科学基金资助项目(E2022502003)。
文摘
为解决现有盲解卷积算法易受随机脉冲影响的问题,综合时域特征和频域特征,提出一个新的故障敏感指标,即包络谱峭度-包络基尼系数融合指标(Envelope Spectral Kurtosis-envelope Gini Index,ESKEG)。该指标对周期性脉冲更敏感,不易受随机脉冲的影响。基于该指标,提出一个新的解卷积算法,即基于最大ESKEG的盲解卷积,并采用粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)求解滤波器系数。通过仿真振动信号和实验仿真信号进行验证,结果表明相比于其他盲解卷积算法,所提出的PSO-ESKEG算法在故障先验知识未知的情况下,能更有效避免受到随机脉冲信号的影响。
关键词
故障诊断
盲解卷积
包络谱峭度-包络基尼系数
粒子群优化
随机脉冲
Keywords
fault diagnosis
blind deconvolution
envelope spectral kurtosis
-
envelope Gini index
particle swarm optimization algorithm
random pulse
分类号
TH165 [机械工程—机械制造及自动化]
TH133 [机械工程—机械制造及自动化]
TN911 [电子电信—通信与信息系统]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
改进融合指标的新型盲解卷积算法在轴承故障诊断中的应用
田甜
唐贵基
田寅初
王晓龙
《噪声与振动控制》
CSCD
北大核心
2024
1
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