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基于自适应变分模态提取的低速重载滚动轴承故障诊断方法
被引量：
13
1
作者
俞惠惠
郑近德
+2 位作者
潘海洋
童靳于
刘庆运
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2022年第11期65-71,113,共8页
变分模态提取(variational mode extraction,VME)作为一种以极低计算度提取特定信号模态的新方法,其通过设置期望模态中心频率来获得固有模态函数。但是,VME只能针对一个中心频率提取一个分量,无法实现多分量信号的自适应分解。对此,通...
变分模态提取(variational mode extraction,VME)作为一种以极低计算度提取特定信号模态的新方法,其通过设置期望模态中心频率来获得固有模态函数。但是,VME只能针对一个中心频率提取一个分量,无法实现多分量信号的自适应分解。对此,通过依据信号数据长度与带宽自适应设置多分量模态中心频率参数,把信号分解问题转化为多模态优化问题,在此基础上,提出了一种自适应变分模态提取(adaptive variational mode extraction,AVME)方法。此外,为解决单一指标无法衡量最优解调分量全面信息特征的问题,提出将峭度、相关系数和正交性进行融合来凸显及筛选有用分量进行解调和诊断。通过对滚动轴承故障仿真信号和实测信号进行分析,将所提的方法与现有多种信号分解方法对比,结果表明了该方法在计算耗时上和降噪方面的有效性。
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关键词
自适应变分模态提取(AWME)
融合指标优选
滚动轴承
故障诊断
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职称材料
题名
基于自适应变分模态提取的低速重载滚动轴承故障诊断方法
被引量：
13
1
作者
俞惠惠
郑近德
潘海洋
童靳于
刘庆运
机构
安徽工业大学机械工程学院
出处
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2022年第11期65-71,113,共8页
基金
国家自然科学基金(51975004)
安徽省自然科学基金项目(2008085QE215)
+1 种基金
安徽省高校自然科学研究重点项目(KJ2019A0053,KJ2019A092)
安徽省矿山智能装备与技术重点实验室开放课题基金(201902005)。
文摘
变分模态提取(variational mode extraction,VME)作为一种以极低计算度提取特定信号模态的新方法,其通过设置期望模态中心频率来获得固有模态函数。但是,VME只能针对一个中心频率提取一个分量,无法实现多分量信号的自适应分解。对此,通过依据信号数据长度与带宽自适应设置多分量模态中心频率参数,把信号分解问题转化为多模态优化问题,在此基础上,提出了一种自适应变分模态提取(adaptive variational mode extraction,AVME)方法。此外,为解决单一指标无法衡量最优解调分量全面信息特征的问题,提出将峭度、相关系数和正交性进行融合来凸显及筛选有用分量进行解调和诊断。通过对滚动轴承故障仿真信号和实测信号进行分析,将所提的方法与现有多种信号分解方法对比,结果表明了该方法在计算耗时上和降噪方面的有效性。
关键词
自适应变分模态提取(AWME)
融合指标优选
滚动轴承
故障诊断
Keywords
adaptive variational mode extraction(AVME)
optimization of fusion index
rolling bearing
fault diagnosis
分类号
TH165.3 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于自适应变分模态提取的低速重载滚动轴承故障诊断方法
俞惠惠
郑近德
潘海洋
童靳于
刘庆运
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2022
13
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