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题名改进MVMD方法及其在轴承故障诊断中应用
被引量：3
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作者
王前
王鑫
宋秋昱
江星星
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机构
苏州城市学院光学与电子信息学院
苏州大学轨道交通学院
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出处
《噪声与振动控制》
CSCD
北大核心
2023年第6期88-94,共7页
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基金
国家自然科学基金资助项目(52172406)
中国博士后科学基金资助项目(2021M702752,2022T150552)
+1 种基金
苏州市重点产业技术创新资助项目(SYG202111)
江苏省高等学校自然科学研究资助项目(20KJB460006)。
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文摘
随着多传感器采集系统的发展,多元信号的同步处理变得尤为重要。多变量变分模式分解(Multivariate Variational Mode Decomposition,MVMD)方法是一种在变分模式分解方法基础上发展起来的多元信号分析方法,具有物理意义清晰、抗干扰能力强等特点。然而,须预先设置分解模式个数和带宽平衡参数对其在实际工程中的应用产生限制。为此,提出一种改进MVMD方法。该方法构建带宽估计策略和MVMD单分量迭代分解策略,能够合理确定带宽平衡参数,并在固定带宽下基于峭度准则迭代分解出故障分量。多通道的轴承故障试验信号分析结果表明:提出的方法能够合理确定目标分量的带宽,且无须预设模式分量个数;该方法运行所需时间为8.3 s,相较于传统的固定参数MVMD、多维经验模态分解和快速谱峭度,可在没有损失时间效率的前提下更准确地识别出多通道故障特征。
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关键词
故障诊断
带宽估计
迭代分解
多变量变分模式分解
多通道信号分析
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Keywords
fault diagnosis
bandwidth estimation
iterative decomposition
multivariate variational mode decomposition
multichannel signals analysis
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分类号
TN911.6
[电子电信—通信与信息系统]
TH165.3
[机械工程—机械制造及自动化]
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