针对滚动轴承因长期处于强噪声工作环境而故障频发,且早期故障信息微弱难以提取等问题,提出了一种基于奇异值分解(singular value decomposition,SVD)与参数优化变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)的联合降噪方法。首先...针对滚动轴承因长期处于强噪声工作环境而故障频发,且早期故障信息微弱难以提取等问题,提出了一种基于奇异值分解(singular value decomposition,SVD)与参数优化变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)的联合降噪方法。首先,对轴承振动信号进行了SVD,依据奇异值差分谱理论确定了有效奇异值的阶数并进行了叠加重构,经过矩阵逆变换得到了初步降噪信号;然后,运用灰狼优化算法对VMD的模态个数K和惩罚因子α两参数寻优后进一步分解了初步降噪信号,同时基于峭度和相关系数复合指标选取模态分量;最后,对筛选信号进行了重构,并包络解调分析了降噪前后的故障特征频率。仿真数据和实验数据分析表明:所提方法在强噪声背景下或故障特征信息极其微弱时,都能够有效抑制噪声并提取有效故障信息。展开更多
针对直流触电电流响应特性尚不明晰的问题,剖析了多因素下动物体直流触电电流的幅值、峰值上升时间、滑动斜率的时域响应特性,同时提出了一种变分模态与奇异值分解(variational mode decomposition and singular value decomposition,VM...针对直流触电电流响应特性尚不明晰的问题,剖析了多因素下动物体直流触电电流的幅值、峰值上升时间、滑动斜率的时域响应特性,同时提出了一种变分模态与奇异值分解(variational mode decomposition and singular value decomposition,VMD-SVD)的直流触电电流时频响应特性分析方法。首先通过对不同触电方式、触电电压、皮肤表面干湿度、触电路径和动物体质量工况下的活体猪直流触电电流幅值、滑动斜率、峰值上升时间时频响应特性进行分析,揭示了触电电流响应特征与多因素之间的变化规律。同时定量地分析了各因素对活体猪直流触电电流特性的影响,揭示了动物体质量和直流触电电压与电流幅值间的定量关系。最后采用VMD-SVD分析了多因素下触电前/后的活体猪直流触电电流时频响应特性,揭示了触电前/后最大奇异值和奇异熵特征量存在明显差异,且多因素影响下最大奇异值和奇异熵特征量差异<10%。展开更多
文摘针对滚动轴承因长期处于强噪声工作环境而故障频发,且早期故障信息微弱难以提取等问题,提出了一种基于奇异值分解(singular value decomposition,SVD)与参数优化变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)的联合降噪方法。首先,对轴承振动信号进行了SVD,依据奇异值差分谱理论确定了有效奇异值的阶数并进行了叠加重构,经过矩阵逆变换得到了初步降噪信号;然后,运用灰狼优化算法对VMD的模态个数K和惩罚因子α两参数寻优后进一步分解了初步降噪信号,同时基于峭度和相关系数复合指标选取模态分量;最后,对筛选信号进行了重构,并包络解调分析了降噪前后的故障特征频率。仿真数据和实验数据分析表明:所提方法在强噪声背景下或故障特征信息极其微弱时,都能够有效抑制噪声并提取有效故障信息。
文摘针对直流触电电流响应特性尚不明晰的问题,剖析了多因素下动物体直流触电电流的幅值、峰值上升时间、滑动斜率的时域响应特性,同时提出了一种变分模态与奇异值分解(variational mode decomposition and singular value decomposition,VMD-SVD)的直流触电电流时频响应特性分析方法。首先通过对不同触电方式、触电电压、皮肤表面干湿度、触电路径和动物体质量工况下的活体猪直流触电电流幅值、滑动斜率、峰值上升时间时频响应特性进行分析,揭示了触电电流响应特征与多因素之间的变化规律。同时定量地分析了各因素对活体猪直流触电电流特性的影响,揭示了动物体质量和直流触电电压与电流幅值间的定量关系。最后采用VMD-SVD分析了多因素下触电前/后的活体猪直流触电电流时频响应特性,揭示了触电前/后最大奇异值和奇异熵特征量存在明显差异,且多因素影响下最大奇异值和奇异熵特征量差异<10%。
