原文服务方: 西安交通大学学报       
摘要:
针对滚动轴承早期故障特征提取困难的问题,提出一种基于参数优化变分模态分解的轴承早期故障诊断方法.首先利用粒子群优化算法对变分模态分解算法的最佳影响参数组合进行搜索,搜索结束后根据所得结果设定变分模态分解算法的惩罚参数和分量个数,并利用参数优化变分模态分解算法对故障信号进行处理.原故障信号经过处理后被分解为若干本征模态函数分量,由此筛选出最佳信号分量并进行包络解调运算,最终通过分析信号的包络谱可判断轴承的故障类型.利用参数优化变分模态分解方法对轴承故障仿真和实测信号进行分析,均成功提取出微弱特征频率信息,表明参数优化变分模态分解方法可实现滚动轴承早期故障的有效判别,具有一定的可靠性和应用价值.
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文献信息
篇名 参数优化变分模态分解方法在滚动轴承早期故障诊断中的应用
来源期刊 西安交通大学学报 学科
关键词 变分模态分解 粒子群算法 滚动轴承 早期故障诊断
年,卷(期) 2015,(5) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 73-81
页数 9页 分类号 TH17
字数 语种 中文
DOI 10.7652/xjtuxb201505012
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 唐贵基 华北电力大学能源动力与机械工程学院 192 2582 23.0 44.0
2 王晓龙 华北电力大学能源动力与机械工程学院 41 606 13.0 24.0
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研究主题发展历程
节点文献
变分模态分解
粒子群算法
滚动轴承
早期故障诊断
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
西安交通大学学报
月刊
0253-987X
61-1069/T
大16开
1960-01-01
chi
出版文献量(篇)
7020
总下载数(次)
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