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题名基于蚱蜢算法优化变分模态分解的滚动轴承故障诊断
被引量：3
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作者
薛彬
李英顺
郭占男
匡博琪
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机构
沈阳工业大学化工过程自动化学院
大连理工大学控制科学与工程学院
沈阳顺义科技有限公司
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出处
《车用发动机》
北大核心
2023年第1期84-92,共9页
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基金
辽宁省“兴辽英才计划”项目资助(XLYC1903015)。
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文摘
针对变分模态分解(VMD)在处理实际信号无法预先掌握其分解参数(K,α)而限制其使用,以及包含故障信息的特征参数的选取问题,提出了自适应变分模态分解(AVMD)算法。该算法首先以所分解模态的平均包络信息熵和包络峭度两种指标融合作为目标函数,利用蚱蜢算法(GOA)寻优,获取VMD的分解参数(K op,αop),接着对原始振动信号进行VMD分解,通过能量百分比的计算,选取能量90%及以上的敏感模态,对其多域联合的特征参数构建特征向量,最后利用支持向量机(SVM)对滚动轴承的四种状态进行识别。通过滚动轴承数据集分析表明,采用AVMD方法提取的故障特征比EMD、EEMD、传统VMD以及PSO-VMD等方法提取的故障诊断特征的故障模式识别准确率更高,在测试数据集上的准确率达到99.1667%。
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关键词
变分模态分解
信息熵
蚱蜢算法
支持向量机
滚动轴承
故障模式识别
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Keywords
VMD
information entropy
GOA
SVM
rolling bearing
fault pattern recognition
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分类号
TK133.33
[动力工程及工程热物理—热能工程]
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