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基于SHO-VMD分解和多特征参数的变工况滚动轴承故障诊断
被引量：
4
1
作者
刘伟
梁涛
+1 位作者
李涛
姜文
《机床与液压》
北大核心
2022年第19期185-193,共9页
风机在多种工况条件下运行时,利用轴承的振动监测系统所检测到的信号难以实现故障诊断,而大量文献研究的轴承故障诊断多是在恒定转速下进行的。针对变工况下运行的滚动轴承,提出一种基于SHO-VMD分解和多特征参数融合的特征提取方法,使用...
风机在多种工况条件下运行时,利用轴承的振动监测系统所检测到的信号难以实现故障诊断,而大量文献研究的轴承故障诊断多是在恒定转速下进行的。针对变工况下运行的滚动轴承,提出一种基于SHO-VMD分解和多特征参数融合的特征提取方法,使用t-SNE降维可视化,提取出振动信号的故障信息与转速变化信息。变分模态分解(VMD)方法的分解效果取决于分解个数和惩罚因子的取值,采用自私羊群优化算法(SHO)对参数进行优化,将振动信号分解为一些本征模态分量,再对每组分量进行特征参数提取,基于奇异值特征、能量熵、样本熵特征进行多特征量融合,使用t-SNE降维来提取轴承故障信息以及速度变化信息,实验结果表明:提出的方法可以有效提取出轴承的故障和速度信息。
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关键词
sho优化算法
变分模态分解
多特征量
滚动轴承
故障诊断
变工况
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职称材料
题名
基于SHO-VMD分解和多特征参数的变工况滚动轴承故障诊断
被引量：
4
1
作者
刘伟
梁涛
李涛
姜文
机构
河北工业大学人工智能与数据科学学院
河北建设能源投资股份有限公司
出处
《机床与液压》
北大核心
2022年第19期185-193,共9页
基金
河北省科技支撑计划(19210108D,19214501D,20314501D,F2021202022)资助项目。
文摘
风机在多种工况条件下运行时,利用轴承的振动监测系统所检测到的信号难以实现故障诊断,而大量文献研究的轴承故障诊断多是在恒定转速下进行的。针对变工况下运行的滚动轴承,提出一种基于SHO-VMD分解和多特征参数融合的特征提取方法,使用t-SNE降维可视化,提取出振动信号的故障信息与转速变化信息。变分模态分解(VMD)方法的分解效果取决于分解个数和惩罚因子的取值,采用自私羊群优化算法(SHO)对参数进行优化,将振动信号分解为一些本征模态分量,再对每组分量进行特征参数提取,基于奇异值特征、能量熵、样本熵特征进行多特征量融合,使用t-SNE降维来提取轴承故障信息以及速度变化信息,实验结果表明:提出的方法可以有效提取出轴承的故障和速度信息。
关键词
sho优化算法
变分模态分解
多特征量
滚动轴承
故障诊断
变工况
Keywords
sho
optimization algorithm
Variational mode decomposition
Multiple features
Rolling bearings
Fault diagnosis
Variable working conditions
分类号
TH212 [机械工程—机械制造及自动化]
TH213.3 [机械工程—机械制造及自动化]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于SHO-VMD分解和多特征参数的变工况滚动轴承故障诊断
刘伟
梁涛
李涛
姜文
《机床与液压》
北大核心
2022
4
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参考文献
引证文献
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