基于CEEMDAN与混合算法的轴承弱故障研究

• 作者: 周兴 朱希安 王占刚
• 来源期刊: 煤矿机械
• 学科: 工学
• 关键词: 滚动轴承 故障诊断 CEEMDAN 混合优化算法
• 年，卷（期）: 2020,（8）
• 所属期刊栏目: 故障·诊断
• 页码范围: 168-171
• 页数: 4页
• 分类号: TH133.33
• 语种: 中文
• DOI: 10.13436/j.mkjx.202008055

摘要

针对滚动轴承早期故障信号淹没在噪声中、故障特征难以精确提取、故障类别难以准确区分的问题,提出一种将自适应噪声的完备集成经验模态分解(CEEMDAN)与混合优化算法相结合的新方法.首先对经过奇异值降噪的故障信号进行CEEMDAN分解,得到一系列IMF分量,之后求得每个IMF分量的峭度、均方差和样本熵.为了选出最适合做故障特征提取的IMF分量,将最终分类错误率作为优化算法的适应度函数,优化以上三者的权重,最终得到对应不同类型故障的权重值和最高分类准确度.结果 表明,该方法解决了不同类型的轴承故障信号在分解后IMF分量难以选择的问题,用该方法提取故障特征后,故障分类平均准确率高达97.2％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱希安		56	108	5.0	7.0
2	王占刚		30	18	2.0	2.0
3	周兴		2	0	0.0	0.0