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摘要
轴承是核电厂旋转机械的重要支撑部件,为了提高轴承早期故障的检测能力,本文提出了一种基于人工蜂群优化的参数自适应变分模态分解故障特征提取方法。利用峭度和相关系数构建加权峭度指标;以最大加权峭度指标为目标函数,利用人工蜂群算法对变分模态分解过程中的模态数和带宽控制参数进行优化,获取最优参数组合并对轴承振动信号进行模态分解;对加权峭度指标最大的敏感模态分量进行包络谱分析并识别故障频率。通过仿真与实验验证了该方法的有效性,并通过与集成经验模态分解、局部均值分解和固定参数变分模态分解的特征提取效果进行比较,突出了该方法在轴承早期故障诊断中的优势。
- 出版日期2021
- 单位工业和信息化部; 哈尔滨工程大学
