【摘 要】
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变分模态分解(VMD)广泛应用于故障诊断中,从振动信号中提取故障特征是故障诊断过程中的关键部分。针对强背景噪声和脉冲干扰下滚动轴承早期故障特征难以提取的问题,提出了一
【机 构】
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北京建筑大学机电与车辆工程学院,北京建筑大学城市轨道交通服役性能保障北京市重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(51875032,61463010,51475098),广西自然科学杰出青年基金(2016GXNSFFA380008)
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变分模态分解(VMD)广泛应用于故障诊断中,从振动信号中提取故障特征是故障诊断过程中的关键部分。针对强背景噪声和脉冲干扰下滚动轴承早期故障特征难以提取的问题,提出了一种新的基于果蝇优化算法(FOA)的变分模态分解的轴承故障诊断方法。首先,利用果蝇优化算法自适应优化VMD的惩罚参数α和分解数K,获取最优参数组合;然后,对信号进行VMD分解,得到K个模态分量;最后,基于峭度最大化准则选取最优模态分量进行包络解调分析,提取出故障特征频率。通过仿真信号分析、实际故障轴承信号验证以及与基于果蝇优化算法的多分辨奇异值
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本张图片主要运用广角镜头底角度拍摄的，广角镜头可以体现重机个性能力的张扬气势，由于光线方向处于兴顺光状态。