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基于参数优化变分模态分解的滚动轴承故障特征提取方法
被引量：
48
1
作者
郑义
岳建海
+1 位作者
焦静
郭鑫源
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2021年第1期86-94,共9页
在滚动轴承早期故障阶段,代表轴承故障特征的冲击成分容易被较强的背景噪声淹没,针对这一问题提出相关峭度(Correlated Kurtosis,CK)优化变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)的滚动轴承故障特征提取方法。针对变分模态分...
在滚动轴承早期故障阶段,代表轴承故障特征的冲击成分容易被较强的背景噪声淹没,针对这一问题提出相关峭度(Correlated Kurtosis,CK)优化变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)的滚动轴承故障特征提取方法。针对变分模态分解方法参数不确定问题,提出利用以相关峭度为适应度函数的蝗虫优化算法(Grasshopper Optimization Algorithm,GOA)对变分模态分解参数进行自适应选定。针对故障信号经优化变分模态分解处理后模态分量的筛选问题,以相关峭度为指标,挑选具有最大相关峭度指标的模态分量进行包络解调分析,提取轴承信号中的故障特征信息。仿真及实测信号处理结果证明,该方法能在强噪声背景下准确提取滚动轴承故障信号的微弱特征。
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关键词
滚动轴承
强噪声
变分模态分解
相关峭度
蝗虫优化算法
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职称材料
题名
基于参数优化变分模态分解的滚动轴承故障特征提取方法
被引量：
48
1
作者
郑义
岳建海
焦静
郭鑫源
机构
北京交通大学机械与电子控制工程学院车辆工程系
出处
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2021年第1期86-94,共9页
基金
中国铁路总公司科技研究开发计划课题(2017J004-H)。
文摘
在滚动轴承早期故障阶段,代表轴承故障特征的冲击成分容易被较强的背景噪声淹没,针对这一问题提出相关峭度(Correlated Kurtosis,CK)优化变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)的滚动轴承故障特征提取方法。针对变分模态分解方法参数不确定问题,提出利用以相关峭度为适应度函数的蝗虫优化算法(Grasshopper Optimization Algorithm,GOA)对变分模态分解参数进行自适应选定。针对故障信号经优化变分模态分解处理后模态分量的筛选问题,以相关峭度为指标,挑选具有最大相关峭度指标的模态分量进行包络解调分析,提取轴承信号中的故障特征信息。仿真及实测信号处理结果证明,该方法能在强噪声背景下准确提取滚动轴承故障信号的微弱特征。
关键词
滚动轴承
强噪声
变分模态分解
相关峭度
蝗虫优化算法
Keywords
rolling bearing
strong noise
variational mode decomposition(VMD)
correlated kurtosis(CK)
grasshopper optimization algorithm(GOA)
分类号
TH165.3 [机械工程—机械制造及自动化]
TH17 [机械工程—机械制造及自动化]
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出处
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被引量
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1
基于参数优化变分模态分解的滚动轴承故障特征提取方法
郑义
岳建海
焦静
郭鑫源
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2021
48
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