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基于参数优化变分模态分解和马田系统的工业缝纫机故障诊断方法
1
作者
周中华
刘祖斌
《高技术通讯》
北大核心
2025年第1期73-84,共12页
针对工业缝纫机出厂质检的人耳听音传统方式准确率不高、耗时耗力的问题,提出了一种基于参数优化变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)和马田系统(Mahalanobis-Taguchi system,MTS)的工业缝纫机故障诊断方法。首先,通过樽...
针对工业缝纫机出厂质检的人耳听音传统方式准确率不高、耗时耗力的问题,提出了一种基于参数优化变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)和马田系统(Mahalanobis-Taguchi system,MTS)的工业缝纫机故障诊断方法。首先,通过樽海鞘群算法(salp swarm algorithm,SSA)对变分模态分解的相关参数进行迭代寻优,并利用获得最优参数的VMD对工业缝纫机声信号进行分解得到不同中心频率的固有模态函数(intrinsic mode function,IMF);然后,分别对IMF分量进行多域特征融合,并且采用正常样本构建了MTS的基准空间,进一步利用了少量故障样本来验证和优化基准空间;最后,结合马氏距离的阈值实现了准确的故障识别分类。通过仿真信号的对比分析,证明了SSA-VMD算法分解信号的可行性和优越性;实验数据和实测数据的研究结果表明了所提出的故障诊断方法具有一定的实际应用价值。
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关键词
工业缝纫机
故障诊断
变分模态分解
马田系统
多域特征融合
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职称材料
题名
基于参数优化变分模态分解和马田系统的工业缝纫机故障诊断方法
1
作者
周中华
刘祖斌
机构
浙江工业大学特种装备和先进加工技术重点实验室
浙江工业大学
台州研究院
出处
《高技术通讯》
北大核心
2025年第1期73-84,共12页
基金
浙江省自然科学基金探索项目(LY20A040007)资助。
文摘
针对工业缝纫机出厂质检的人耳听音传统方式准确率不高、耗时耗力的问题,提出了一种基于参数优化变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)和马田系统(Mahalanobis-Taguchi system,MTS)的工业缝纫机故障诊断方法。首先,通过樽海鞘群算法(salp swarm algorithm,SSA)对变分模态分解的相关参数进行迭代寻优,并利用获得最优参数的VMD对工业缝纫机声信号进行分解得到不同中心频率的固有模态函数(intrinsic mode function,IMF);然后,分别对IMF分量进行多域特征融合,并且采用正常样本构建了MTS的基准空间,进一步利用了少量故障样本来验证和优化基准空间;最后,结合马氏距离的阈值实现了准确的故障识别分类。通过仿真信号的对比分析,证明了SSA-VMD算法分解信号的可行性和优越性;实验数据和实测数据的研究结果表明了所提出的故障诊断方法具有一定的实际应用价值。
关键词
工业缝纫机
故障诊断
变分模态分解
马田系统
多域特征融合
Keywords
industrial sewing machine
fault diagnosis
variational mode decomposition
Mahalanobis Taguchi system
multi-domain feature fusion
分类号
TS941.562 [轻工技术与工程—服装设计与工程]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于参数优化变分模态分解和马田系统的工业缝纫机故障诊断方法
周中华
刘祖斌
《高技术通讯》
北大核心
2025
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