BFOA-EEMD在轴承故障诊断中的应用

• 作者: 刘西川 宋玉琴 师少达
• 来源期刊: 西安工程大学学报
• 关键词: 轴承 BFOA EEMD 特征提取 参数优化
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 所属期刊栏目: 电子信息
• 页码范围: 290-295
• 页数: 6页
• 分类号: TP206.3
• 语种: 中文
• DOI: 10.13338/j.issn.1674-649x.2019.03.010

摘要

针对旋转机械轴承故障特征信息在复杂环境影响下难以精确提取的问题,给出一种基于BFOA优化EEMD参数的研究方法,并将其应用到轴承故障诊断中.首先,基于细菌觅食优化算法优化EEMD中的白噪声幅值系数 ε,通过设置优化后的参数值,将降噪信号分解若干的固有模态分量;然后,对分解后的固有模态分量采用EMD-包络谱选取相对最优分量,提取最优分量的样本熵和排列熵组成特征向量;最后,利用模糊C均值聚类算法识别轴承的故障类型.实验对比结果表明,BFOA-EEMD方法比基本的EEMD方法和BFA-EEMD方法更能有效实现轴承的早期故障诊断.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	宋玉琴	西安工程大学电子信息学院	37	151	7.0	10.0
2	师少达	西安工程大学电子信息学院	2	3	1.0	1.0
3	刘西川	西安工程大学电子信息学院	2	3	1.0	1.0