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基于IPKO-SVMD的矿用电动机轴承故障特征提取
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作者 孙霞 李文清 孙强 《煤矿机械》 2026年第3期173-178,共6页
针对矿用电动机轴承在复杂工况下故障特征提取困难,提出一种基于改进型斑翠鸟优化算法(IPKO)优化连续变分模态分解(SVMD)的轴承故障特征提取方法。引入多策略融合改进方法,提升IPKO的收敛精度与全局寻优能力。构建以最小峭度为目标的适... 针对矿用电动机轴承在复杂工况下故障特征提取困难,提出一种基于改进型斑翠鸟优化算法(IPKO)优化连续变分模态分解(SVMD)的轴承故障特征提取方法。引入多策略融合改进方法,提升IPKO的收敛精度与全局寻优能力。构建以最小峭度为目标的适应度函数,将优化后的带宽约束参数α用于SVMD对振动信号进行模态分解。结合包络熵与峭度融合指标筛选最佳本征模态函数(IMF),并进行包络谱分析。与变分模态分解(VMD)对比结果表明,该方法在轴承故障特征提取中具有明显的优势。 展开更多
关键词 轴承故障 特征提取 振动信号 ipko SVMD IMF
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