【摘 要】
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故障诊断技术能够为仪器设备的正常运行提供一定的保障,并且能够保障生产效率和经济效益。本次研究利用混沌粒子群优化算法对VMD进行优化,并通过优化VMD对振动机转动轴承的故障检测结果,验证了优化VMD用于故障诊断的有效性,并将优化VMD诊断识别结果与未经优化VMD诊断识别信号结果进行对比。结果表明,与未经优化的VMD方法分解相比,经过优化的VMD方法分解故障信号频率时,不存在其他的干扰频率,可以提取较为微弱的特征频率信息,能够更有效地检测出振动机转动轴承的故障频率。
【基金项目】
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安徽省院级重点教学研究项目“基于CDIO理念的高职院校移动UI界面设计的教学研究”(项目编号:2020jyxm07),安徽省院级重点教学研究项目“《3Dmax三维建模》课程教学改革的实践与创新”(项目编号:2020jyxm09)。
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故障诊断技术能够为仪器设备的正常运行提供一定的保障,并且能够保障生产效率和经济效益。本次研究利用混沌粒子群优化算法对VMD进行优化,并通过优化VMD对振动机转动轴承的故障检测结果,验证了优化VMD用于故障诊断的有效性,并将优化VMD诊断识别结果与未经优化VMD诊断识别信号结果进行对比。结果表明,与未经优化的VMD方法分解相比,经过优化的VMD方法分解故障信号频率时,不存在其他的干扰频率,可以提取较为微弱的特征频率信息,能够更有效地检测出振动机转动轴承的故障频率。
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