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基于鲸鱼算法优化特征模态分解的滚动轴承复合故障诊断方法
1
作者
徐帅
张超
《机电工程》
北大核心
2025年第8期1440-1449,共10页
针对特征模态分解(FMD)在处理复合故障时参数难以选取的问题,提出了一种基于鲸鱼优化算法(WOA)优化FMD的滚动轴承复合故障诊断方法。首先,基于信号频谱能量和模态分布,设计了一个综合评价指标——自适应加权频域峰度与交叉信息熵的比值...
针对特征模态分解(FMD)在处理复合故障时参数难以选取的问题,提出了一种基于鲸鱼优化算法(WOA)优化FMD的滚动轴承复合故障诊断方法。首先,基于信号频谱能量和模态分布,设计了一个综合评价指标——自适应加权频域峰度与交叉信息熵的比值,并将其作为目标函数,该指标不仅能够精准捕捉信号的故障特征,还能在分解过程中平衡各模态之间的关系;然后,利用WOA对FMD中的两个关键参数(即模态数n和滤波器长度L)进行了自适应优化,以调整到最佳值,确保FMD分解结果既能充分提取故障特征,又能有效抑制噪声干扰;最后,基于内蒙古科技大学机械工程学院的HZXT-DS-003双跨转子滚动轴承试验平台,构建了涵盖多种复合故障模式的轴承数据集,并进行了实验分析。仿真与实验研究结果表明:该方法在噪声抑制方面表现出色,能够有效识别复合故障中相对较弱的故障特征频率,从而显著提升了滚动轴承复合故障诊断的准确性和可靠性;此外,通过将该方法与对比方法进行了多方面的定性和定量对比分析,进一步验证了该方法的优越性。可见基于WOA优化FMD的故障诊断方法可以对滚动轴承复合故障进行有效诊断。
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关键词
滚动轴承故障诊断
特征模态分解
鲸鱼优化算法
自适应加权频域峰度与交叉信息熵比值
故障特征提取
噪声干扰抑制
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职称材料
题名
基于鲸鱼算法优化特征模态分解的滚动轴承复合故障诊断方法
1
作者
徐帅
张超
机构
内蒙古科技大学机械工程学院
内蒙古自治区机电系统智能诊断与控制重点实验室
出处
《机电工程》
北大核心
2025年第8期1440-1449,共10页
基金
国家自然科学基金资助项目(52365014)
中央引导地方科技发展资金资助项目(2022ZY0221)
+1 种基金
内蒙古自治区重点研发和成果转化计划项目(2023YFSW0003)
内蒙古自治区直属高校基本科研业务费项目(2024YXXS045)。
文摘
针对特征模态分解(FMD)在处理复合故障时参数难以选取的问题,提出了一种基于鲸鱼优化算法(WOA)优化FMD的滚动轴承复合故障诊断方法。首先,基于信号频谱能量和模态分布,设计了一个综合评价指标——自适应加权频域峰度与交叉信息熵的比值,并将其作为目标函数,该指标不仅能够精准捕捉信号的故障特征,还能在分解过程中平衡各模态之间的关系;然后,利用WOA对FMD中的两个关键参数(即模态数n和滤波器长度L)进行了自适应优化,以调整到最佳值,确保FMD分解结果既能充分提取故障特征,又能有效抑制噪声干扰;最后,基于内蒙古科技大学机械工程学院的HZXT-DS-003双跨转子滚动轴承试验平台,构建了涵盖多种复合故障模式的轴承数据集,并进行了实验分析。仿真与实验研究结果表明:该方法在噪声抑制方面表现出色,能够有效识别复合故障中相对较弱的故障特征频率,从而显著提升了滚动轴承复合故障诊断的准确性和可靠性;此外,通过将该方法与对比方法进行了多方面的定性和定量对比分析,进一步验证了该方法的优越性。可见基于WOA优化FMD的故障诊断方法可以对滚动轴承复合故障进行有效诊断。
关键词
滚动轴承故障诊断
特征模态分解
鲸鱼优化算法
自适应加权频域峰度与交叉信息熵比值
故障特征提取
噪声干扰抑制
Keywords
rolling bearing fault diagnosis
feature mode decomposition(FMD)
whale optimization algorithm(WOA)
ratio of self-adaptive weighted frequency domain kurtosis to cross information entropy
fault feature extraction
noise interference suppression
分类号
TH133.3 [机械工程—机械制造及自动化]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于鲸鱼算法优化特征模态分解的滚动轴承复合故障诊断方法
徐帅
张超
《机电工程》
北大核心
2025
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