【摘 要】
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在实际应用中,传统最大相关峭度反褶积(MCKD)关键参数的选择严重依赖于先验知识,为克服这一缺点,提出了一种基于粒子群算法优化的MCKD方法。首先,对采集的信号进行EEMD处理并
【机 构】
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石家庄铁道大学省部共建交通工程结构力学行为与系统安全国家重点实验室,石家庄铁道大学机械工程学院,石家庄铁道大学土木工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(11790282,11572206,U1534204,11802184),河北省自然科学基金项目(A2016210099),河北省人才工程培养经费资助科研项目(A2016002036)
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在实际应用中,传统最大相关峭度反褶积(MCKD)关键参数的选择严重依赖于先验知识,为克服这一缺点,提出了一种基于粒子群算法优化的MCKD方法。首先,对采集的信号进行EEMD处理并重构信号,达到对信号降噪的目的;然后,构造Shannon熵和峭度组成的二维向量,将其作为粒子群算法的适应度函数构建自适应的粒子群惯性参数,并对MCKD的3个主要参数进行优化;最后,采用优化后的MCKD对轴承信号进行分析和诊断。试验分析表明,该方法能够有效地增强故障特征,准确地诊断出滚动轴承的故障信息。
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