基于VMD-SE和DE-ELM的直升机滚动轴承故障诊断方法

• 作者: 姚瑞琦 李新民 熊邦书 莫燕 陈新云
• 来源期刊: 轴承
• 学科: 工学
• 关键词: 滚动轴承 变分模态分解 样本熵 差分进化算法 极限学习机 故障诊断
• 年，卷（期）: 2017,（8）
• 所属期刊栏目: 测量与仪器
• 页码范围: 53-57
• 页数: 5页
• 分类号: TH133.33
• 字数: 2890字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19533/j.issn1000-3762.2017.08.013

摘要

针对直升机自动倾斜器滚动轴承转速低、钢球多,故障特征频率难提取的问题,利用VMD-SE和DE-ELM对直升机滚动轴承进行故障诊断.首先,对振动信号进行变分模态分解,利用中心频率法选择模态数,通过样本熵提取模态分量的特征;其次,利用差分进化算法对ELM进行优化;最后,利用课题组测得的真实数据进行故障诊断试验.结果表明:相比ELM和BA-ELM方法,DE-ELM在隐含层节点数较少情况下对轴承故障识别率达到99％以上,验证了该方法用于直升机自动倾斜器滚动轴承故障诊断的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	熊邦书	南昌航空大学无损检测技术教育部重点实验室	78	617	11.0	22.0
2	莫燕	南昌航空大学无损检测技术教育部重点实验室	13	61	4.0	7.0
3	李新民	中国直升机设计研究所直升机旋翼动力学国防科技重点实验室	33	111	6.0	8.0
4	陈新云		3	13	3.0	3.0
5	姚瑞琦	南昌航空大学无损检测技术教育部重点实验室	1	3	1.0	1.0