【摘 要】
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针对轴承故障特征信号易受到噪声干扰,导致轴承故障冲击特征信号提取难度大的问题,提出了使用混沌麻雀算法(CSSA)与最大相关峭度反卷积算法(MCKD)相结合的轴承故障诊断方法.首先,以峭度为原则构建CSSA的自适应函数.然后,使用CSSA算法找到最优的周期T与滤波器长度L.最后,使用优化后的MCKD算法对电机轴承进行故障提取.并与未经优化的MCKD、粒子群算法优化最大相关峭度反卷积算法(PSO-MCKD)、麻雀算法优化最大相关峭度反卷积算法(SSA-MCKD)进行对比.实验结果表明,CSSA算法相对于粒子群
【机 构】
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云南民族大学电气信息工程学院 昆明650500
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针对轴承故障特征信号易受到噪声干扰,导致轴承故障冲击特征信号提取难度大的问题,提出了使用混沌麻雀算法(CSSA)与最大相关峭度反卷积算法(MCKD)相结合的轴承故障诊断方法.首先,以峭度为原则构建CSSA的自适应函数.然后,使用CSSA算法找到最优的周期T与滤波器长度L.最后,使用优化后的MCKD算法对电机轴承进行故障提取.并与未经优化的MCKD、粒子群算法优化最大相关峭度反卷积算法(PSO-MCKD)、麻雀算法优化最大相关峭度反卷积算法(SSA-MCKD)进行对比.实验结果表明,CSSA算法相对于粒子群算法(PSO)、麻雀算法(SSA)算法在搜索MCKD参数时有更快的收敛速度,更好的全局搜索能力.提出的CSSA-MCKD方法能有效地增强MCKD算法故障提取能力,并有较快的收敛速度与全局搜索能力.
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