【摘 要】
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机车线路运行时,轴承发出的信号表现为非平稳非线性且混杂着大量的噪声。自适应信号分解方法广泛用于信号消噪和特征提取。变分模态分解（Variational Mode Decomposition,VMD）是一种强有力的自适应信号分解方法。使用VMD需要预先设定模态个数和惩罚因子2个参数,而不合理的参数选择可能导致故障信息丢失。针对以上问题,本文开展自适应变分模态分解研究,提出了基于包络模糊熵的自适应参数
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机车线路运行时,轴承发出的信号表现为非平稳非线性且混杂着大量的噪声。自适应信号分解方法广泛用于信号消噪和特征提取。变分模态分解（Variational Mode Decomposition,VMD）是一种强有力的自适应信号分解方法。使用VMD需要预先设定模态个数和惩罚因子2个参数,而不合理的参数选择可能导致故障信息丢失。针对以上问题,本文开展自适应变分模态分解研究,提出了基于包络模糊熵的自适应参数选择算法,成功用于机车轴承故障诊断,取得以下成果:针对变分模态分解模态个数与惩罚因子离散取值,提出了将包络模糊熵作为目标函数采用有限穷举寻找VMD的最优参数组合的方法。包络模糊熵在保留模糊熵对时间序列长度不敏感、对噪声具有鲁棒和有更好的连续测度等优点的同时,通过对时间序列做包络分析而减小了计算量。实践证明,本文提出的方法能有效自动选出可用的VMD参数组合。针对信号分解后故障敏感分量选择的难题,本文将混合熵引入敏感分量选择。将层次模糊熵与改进能量熵组合成混合熵（Hybrid Entropy,HE）,统一度量信号成分变化所引起的模糊性和随机性变化。实验表明,本文提出的混合熵能准确描述故障引起的信号变化,有效选出对故障敏感的本征模态函数。在以上研究基础上,提出了基于自适应参数选择变分模态分解（Adaptive parameter selection Variational Mode Decomposition,APSVMD）与敏感分量选择的机车轴承故障诊断方法。先对机车轴承辐射信号进行自适应变分模态分解,然后通过混合熵找出对故障敏感的本征模态函数,进一步分析提取故障特征频率,识别轴承故障。线路运行实验表明,该方法既能处理振动信号,又能用于电机电流信号分析,准确诊断各种类型的机车轴承故障。
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