【摘 要】
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针对滚动轴承早期故障特征难以从原始振动信号中提取的问题,提出了一种基于参数优化的变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)的轴承早期故障诊断方法。利用天牛
【机 构】
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河南科技大学机电工程学院,西北工业大学机电学院
【基金项目】
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河南省科技攻关项目(162102210208)
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针对滚动轴承早期故障特征难以从原始振动信号中提取的问题,提出了一种基于参数优化的变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)的轴承早期故障诊断方法。利用天牛须搜索算法(Beetle Antennae Search,BAS)对VMD算法的最佳参数组合进行优化搜索,搜索过程中以VMD分解后各本征模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)峭度值的倒数作为适应度函数。搜索结束后根据所得结果设定VMD算法的IMF分量个数和二次惩罚因子,并利用参数优化V
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