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基于改进AILF与JRD算法的轴承损伤量化评估研究
被引量：
1
1
作者
张震
刘保国
+1 位作者
周万春
黄传金
《机电工程》
CAS
北大核心
2022年第4期460-466,473,共8页
在对轴承损伤进行量化评估时,在特征提取算法方面易出现模态混叠、收敛速度慢的现象,同时在轴承损伤的评估指标方面,由于工况的变化也容易导致其鲁棒性差、精确度不高,而难以满足实际的需求,针对上述一系列问题,提出了一种以改进的自适...
在对轴承损伤进行量化评估时,在特征提取算法方面易出现模态混叠、收敛速度慢的现象,同时在轴承损伤的评估指标方面,由于工况的变化也容易导致其鲁棒性差、精确度不高,而难以满足实际的需求,针对上述一系列问题,提出了一种以改进的自适应局部迭代滤波(ALIF)算法作为性能退化特性提取算法,以频带间能量JRD距离作为评估指标的轴承损伤量化评估算法。为了提高AILF算法的收敛速度和精度,首先,将具有主成分分析(PCA)特性的奇异值分解(SVD)算法作为AILF算法的前置滤波单元;然后,采用AILF将通过前置处理的信号进行自适应迭代分解;最后,以频带间能量的JRD距离作为评估指标,对轴承的损伤状态进行了量化评估实验以及加速寿命实验。研究结果表明:在量化评估轴承损伤和监测其全寿命性能退化状态方面,该评估算法具有较好的效果;在外界工况发生变化时,与其它的相关算法相比,该量化评估算法具有更好的鲁棒性和量化积聚性,能够更加灵敏地辨识轴承的早期性能退化,因此,该算法在工程实际中具有良好的应用前景。
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关键词
轴承
损伤量化评估
性能退化
自适应
局部
迭
代
滤波
算法
JRD
奇异值分解
算法
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职称材料
基于改进ALIF与FA-BP的滚动轴承故障诊断
被引量：
1
2
作者
吴鑫坤
刘慧明
《现代电子技术》
2023年第3期109-113,共5页
针对滚动轴承的故障信号存在大量噪声信号和滚动轴承故障的准确诊断等问题,提出一种基于改进自适应迭代滤波算法与萤火虫算法优化BP神经网络相结合的故障诊断新方法。首先采用自适应迭代滤波算法对故障信号进行分解得到若干个内禀模态函...
针对滚动轴承的故障信号存在大量噪声信号和滚动轴承故障的准确诊断等问题,提出一种基于改进自适应迭代滤波算法与萤火虫算法优化BP神经网络相结合的故障诊断新方法。首先采用自适应迭代滤波算法对故障信号进行分解得到若干个内禀模态函数,再进行奇异值分解,绘制差分谱曲线并选择重构信号,对其进行二次降噪;然后通过萤火虫算法寻找BP神经网络的最佳参数,建立FA-BP故障诊断模型,提取降噪后的内禀模态函数中心频率形成特征矩阵,输入故障诊断模型;最后应用于美国凯斯西储大学的轴承数据进行检测,准确率达99.4%,诊断时间为3.18 s。该方法与BP神经网络、萤火虫算法网络、遗传算法网络、遗传算法优化BP神经网络的诊断模型相比,大大提高了诊断效率并具有较高准确率。
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关键词
滚动轴承
故障诊断
自适应迭代滤波算法
奇异值分解
算法
萤火虫
算法
BP神经网络
内禀模态函数
奇异值差分谱
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职称材料
题名
基于改进AILF与JRD算法的轴承损伤量化评估研究
被引量：
1
1
作者
张震
刘保国
周万春
黄传金
机构
郑州工程技术学院机电与车辆工程学院
河南工业大学机械工程学院
出处
《机电工程》
CAS
北大核心
2022年第4期460-466,473,共8页
基金
国家自然科学基金重点资助项目(U1604254)
国家自然科学基金资助项目(12072106)
郑州工程技术学院科技创新团队项目(CXTD2018K4)。
文摘
在对轴承损伤进行量化评估时,在特征提取算法方面易出现模态混叠、收敛速度慢的现象,同时在轴承损伤的评估指标方面,由于工况的变化也容易导致其鲁棒性差、精确度不高,而难以满足实际的需求,针对上述一系列问题,提出了一种以改进的自适应局部迭代滤波(ALIF)算法作为性能退化特性提取算法,以频带间能量JRD距离作为评估指标的轴承损伤量化评估算法。为了提高AILF算法的收敛速度和精度,首先,将具有主成分分析(PCA)特性的奇异值分解(SVD)算法作为AILF算法的前置滤波单元;然后,采用AILF将通过前置处理的信号进行自适应迭代分解;最后,以频带间能量的JRD距离作为评估指标,对轴承的损伤状态进行了量化评估实验以及加速寿命实验。研究结果表明:在量化评估轴承损伤和监测其全寿命性能退化状态方面,该评估算法具有较好的效果;在外界工况发生变化时,与其它的相关算法相比,该量化评估算法具有更好的鲁棒性和量化积聚性,能够更加灵敏地辨识轴承的早期性能退化,因此,该算法在工程实际中具有良好的应用前景。
关键词
轴承
损伤量化评估
性能退化
自适应
局部
迭
代
滤波
算法
JRD
奇异值分解
算法
Keywords
bearing
damage quantification assessment
performance degradation
adaptive local interative filtering(AILF)algorithm
Jensen-Rényi divergence(JRD)
singular value decomposition(SVD)algorithm
分类号
TH133.33 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
基于改进ALIF与FA-BP的滚动轴承故障诊断
被引量：
1
2
作者
吴鑫坤
刘慧明
机构
青岛科技大学自动化与电子工程学院
出处
《现代电子技术》
2023年第3期109-113,共5页
基金
青岛科技大学科研启动基金资助项目(010022586)。
文摘
针对滚动轴承的故障信号存在大量噪声信号和滚动轴承故障的准确诊断等问题,提出一种基于改进自适应迭代滤波算法与萤火虫算法优化BP神经网络相结合的故障诊断新方法。首先采用自适应迭代滤波算法对故障信号进行分解得到若干个内禀模态函数,再进行奇异值分解,绘制差分谱曲线并选择重构信号,对其进行二次降噪;然后通过萤火虫算法寻找BP神经网络的最佳参数,建立FA-BP故障诊断模型,提取降噪后的内禀模态函数中心频率形成特征矩阵,输入故障诊断模型;最后应用于美国凯斯西储大学的轴承数据进行检测,准确率达99.4%,诊断时间为3.18 s。该方法与BP神经网络、萤火虫算法网络、遗传算法网络、遗传算法优化BP神经网络的诊断模型相比,大大提高了诊断效率并具有较高准确率。
关键词
滚动轴承
故障诊断
自适应迭代滤波算法
奇异值分解
算法
萤火虫
算法
BP神经网络
内禀模态函数
奇异值差分谱
Keywords
rolling bearing
fault diagnosis
ALIF
SVD
FA
BPNN
intrinsic mode function
singular value difference spectrum
分类号
TN911.1-34 [电子电信—通信与信息系统]
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进AILF与JRD算法的轴承损伤量化评估研究
张震
刘保国
周万春
黄传金
《机电工程》
CAS
北大核心
2022
1
在线阅读
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职称材料
2
基于改进ALIF与FA-BP的滚动轴承故障诊断
吴鑫坤
刘慧明
《现代电子技术》
2023
1
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职称材料
已选择
0
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参考文献
引证文献
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