【摘 要】
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螺栓作为机械设备最常用的连接件,螺栓连接的稳定性对保障机械设备安全运行起着至关重要的作用,对螺栓松动程度进行检测有着重要意义。针对螺栓松动4种不同状态,提出了一种基于变分模态分解(VMD)及时频敏感特征与最小二乘支持向量机(LSSVM)相结合的螺栓松动检测方法。针对螺栓松动的4种不同状态,搭建了螺栓松动检测模拟实验平台,通过加速度传感器获取螺栓松动4种不同状态振动响应数据;提取了时频域敏感特征量,结合VMD分解的IMF分量能量熵组成状态检测敏感多特征向量,将提取的多特征向量结合LSSVM对螺栓不同松动状态
【机 构】
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华东交通大学机电与车辆工程学院,株洲国创轨道科技有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51805168,51565015),江西省教育厅项目(GJJ180301,GJJ190307),常州高技术重点实验室项目(CM20183004)资助。
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螺栓作为机械设备最常用的连接件,螺栓连接的稳定性对保障机械设备安全运行起着至关重要的作用,对螺栓松动程度进行检测有着重要意义。针对螺栓松动4种不同状态,提出了一种基于变分模态分解(VMD)及时频敏感特征与最小二乘支持向量机(LSSVM)相结合的螺栓松动检测方法。针对螺栓松动的4种不同状态,搭建了螺栓松动检测模拟实验平台,通过加速度传感器获取螺栓松动4种不同状态振动响应数据;提取了时频域敏感特征量,结合VMD分解的IMF分量能量熵组成状态检测敏感多特征向量,将提取的多特征向量结合LSSVM对螺栓不同松动状态
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