基于参数优化VMD和多尺度排列熵的齿轮故障诊断

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针对齿轮故障特征在单一尺度难以全面提取的问题,提出一种基于参数优化的变分模态分解和多尺度排列熵的齿轮故障诊断方法.利用改进的蝙蝠算法对变分模态分解中的参数K和a进行全局寻优,以局部极小包络熵作为适应度值,搜寻K和a的最优组合.经VMD分解得到既定的若干IMF分量,分别计算其相应的多尺度排列熵,构建故障特征向量,输入到极限学习机进行训练和识别,进而实现齿轮的故障诊断.实验表明,该方法具有非常好的分类性能,故障诊断效果显著.
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介绍一种悬臂型永磁同步耦合器,针对该设备的结构,对其设计理念进行分析.将其分别与梅花形弹性联轴器、弹性套柱销联轴器、弹性柱销联轴器组合使用并分析,证明该设备强大的适用性.
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提出一种构造最优阶次多项式响应面方法,通过多元回归分析参数对响应不同阶次下的拟合精度与显著度,建立判断多项式各参数最优拟合阶次的方法,解决了常规多项式响应面法中阶次固定且统一的限制,提升了代理模型的精度.将响应面法应用于有限元模型修正中,建立基于最优阶次响应面法有限元模型修正的理论框架,提高了修正的效率,并保证了修正后模型的精度.以功能函数为例,验证了最优阶次多项式响应面法可实现更高精度的模型替代.以GARTEUR飞机的实测模态修正初始有限元模型,阐述了响应面构建以及模型修正的过程,并有效修正了初始模型误