自适应随机共振与ELMD在轴承故障诊断中的应用

• 作者: 何园园 张超 陈帅
• 来源期刊: 机械科学与技术
• 学科: 工学
• 关键词: 随机共振 遗传算法 总体局部均值分解 故障诊断
• 年，卷（期）: 2018,（4）
• 所属期刊栏目: 仪器、仪表科学与技术
• 页码范围: 607-613
• 页数: 7页
• 分类号: TH165
• 字数: 3169字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13433/j.cnki.1003-8728.2018.0418

摘要

针对随机共振(Stochastic resonance,SR)在处理轴承故障信号时需要满足小参数(信号频率、幅值、噪声强度远小于1)这一条件以及轴承故障特征难以提取的问题,提出基于自适应变尺度随机共振与总体局部均值分解(Ensemble local mean decomposition,ELMD)的轴承故障诊断方法.首先,对实测的信号按照一定的频率进行压缩,使其满足随机共振小参数的要求,然后,通过遗传算法(Genetic algorithm,GA)对变尺度随机共振双稳系统中的结构参数a,b进行优化,最后将随机共振输出信号进行ELMD分解,通过各PF分量的频谱图寻找轴承故障特征频率.对实测轴承故障信号的实验分析,结果表明本文提出的方法可有效地应用于轴承的故障诊断中.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张超	内蒙古科技大学机械工程学院	63	448	11.0	20.0
2	陈帅	内蒙古科技大学机械工程学院	8	22	3.0	4.0
3	何园园	内蒙古科技大学机械工程学院	4	9	2.0	3.0