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题名滚动轴承振动信号重构及PSO-VMD故障诊断研究
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作者
贾林
李峰
高晓伟
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机构
焦作师范高等专科学校信息工程学院
河南理工大学计算机科学与技术学院
郑州煤炭工业(集团)高瑞电力有限公司
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出处
《机械设计与制造》
北大核心
2025年第5期153-158,共6页
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基金
河南省高等学校重点科研项目(21B460018)。
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文摘
为了提高滚动轴承故障排出能力,选择多重分形方法处理信号数据,在峭度方法基础上加入多重分形谱参数(Mc)进行粒子群优化(PSO)优化变分模态分解(VMD)分解处理获得有限带宽的本征模态分量(BIMF),从而实现阈值信号重构的过程。研究结果表明:仿真信号验证证明以PSO优化VMD方法可以获得理想的分解性能,BIMF分量与初始模态的相关系数都接近94%,PSO优化VMD具备优异分解性能。正常状态信号呈现明显非线性变趋势,发生了大幅波动,而分形盒维数量都在(1~1.2)区间中。对振动信号重构结果表明可以利用峭度和多重分形谱因子来实现轴承状态诊断。该研究能够满足有效性要求,能够有效应用于其他机械传动系统领域,具有很好的推广价值。
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关键词
滚动轴承
故障重构
诊断分析
变分模态分解
粒子群算法
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Keywords
Rolling Bearing
Fault Reconstruction
Diagnostic Analysis
Variational Modal Decomposition
Particle Swarm Optimization
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分类号
TH16
[机械工程—机械制造及自动化]
TM315
[电气工程—电机]
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