基于FOA的自适应随机共振滚动轴承故障检测

• 作者: 王红军 许梦颖
• 来源期刊: 组合机床与自动化加工技术
• 学科: 工学
• 关键词: FOA 自适应随机共振 倒频谱 特征频率
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 所属期刊栏目: 控制与检测
• 页码范围: 94-96,99
• 页数: 4页
• 分类号: TH165+.3|TG506
• 字数: 2551字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13462/j.cnki.mmtamt.2019.02.025

摘要

针对传统随机共振只能单参数优化,且随机共振(Stochastic Resonance,SR)只能处理小参数的故障信号,提出了一种基于果蝇优化算法(Fruit Fly Optimization Algorithm,FOA)的自适应随机共振提取滚动轴承故障特征的方法.首先利用FOA优化双稳系统结构参数,进行自适应随机共振,达到最佳随机共振,实现时频增强的目的,再经过变分模式分解(Variational Mode Decomposition,VMD)分解,选取合适IMF分量进行重构;最后对重构信号进行倒频谱,可明显观察到故障特征频率.仿真与实际数据的分析验证了该方法的有效性和优越性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王红军	北京信息科技大学机电工程学院	113	655	14.0	21.0
2	许梦颖	北京信息科技大学机电工程学院	3	2	1.0	1.0