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基于最小熵反褶积的动车组牵引电动机轴承故障诊断方法
被引量：
9
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作者
李伟
《轴承》
北大核心
2021年第12期56-60,64,共6页
针对牵引电动机轴承故障信号冗余程度高,信号微弱且伴随有较强非高斯噪声,故障特征难以提取的问题,采用了一种最小熵反褶积算法对复杂信号进行处理,由于该算法中滤波步长对处理信号影响较大,采用包络谱熵作为适应度函数,使用量子行为粒...
针对牵引电动机轴承故障信号冗余程度高,信号微弱且伴随有较强非高斯噪声,故障特征难以提取的问题,采用了一种最小熵反褶积算法对复杂信号进行处理,由于该算法中滤波步长对处理信号影响较大,采用包络谱熵作为适应度函数,使用量子行为粒子群优化算法对最小熵反褶积算法中的滤波步长进行优化,使最小熵反褶积算法达到最优。试验结果表明,优化后的最小熵反褶积算法能够准确提取牵引电动机轴承故障特征。
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关键词
滚动轴承
牵引电动机
故障诊断
谱分析
熵
最小熵反褶积
量子行为粒子群优化算法
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职称材料
题名
基于最小熵反褶积的动车组牵引电动机轴承故障诊断方法
被引量：
9
1
作者
李伟
机构
中车永济电机有限公司西安中车电气研究院
出处
《轴承》
北大核心
2021年第12期56-60,64,共6页
基金
山西省关键核心技术和共性技术研发攻关专项项目(2020XXX012)。
文摘
针对牵引电动机轴承故障信号冗余程度高,信号微弱且伴随有较强非高斯噪声,故障特征难以提取的问题,采用了一种最小熵反褶积算法对复杂信号进行处理,由于该算法中滤波步长对处理信号影响较大,采用包络谱熵作为适应度函数,使用量子行为粒子群优化算法对最小熵反褶积算法中的滤波步长进行优化,使最小熵反褶积算法达到最优。试验结果表明,优化后的最小熵反褶积算法能够准确提取牵引电动机轴承故障特征。
关键词
滚动轴承
牵引电动机
故障诊断
谱分析
熵
最小熵反褶积
量子行为粒子群优化算法
Keywords
rolling bearing
traction motor
fault diagnosis
spectrum analysis
entropy
minimum entropy deconvolution
quantum-behaved particle swarm optimization algorithm
分类号
TH133.33 [机械工程—机械制造及自动化]
U268.3 [机械工程—车辆工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于最小熵反褶积的动车组牵引电动机轴承故障诊断方法
李伟
《轴承》
北大核心
2021
9
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