【摘 要】
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受外界环境的影响,滚动轴承的故障信号往往被噪声淹没,使其故障特征难以提取。为解决这一问题,基于滚动轴承振动信号的非平稳性和周期性,提出了一种基于灰狼优化算法和相关峭
【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
【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项目(A2016002036)
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受外界环境的影响,滚动轴承的故障信号往往被噪声淹没,使其故障特征难以提取。为解决这一问题,基于滚动轴承振动信号的非平稳性和周期性,提出了一种基于灰狼优化算法和相关峭度相结合的自适应变分模态分解方法。首先,以最大相关峭度作为适应度函数,通过灰狼优化算法自适应的寻找变分模态分解的最优参数;然后,采用最优参数进行变分模态分解并利用相关峭度选取模态分量;最后,对选取的分量进行包络解调,通过包络谱识别轴承故障。仿真信号和货车轮对轴承试验信号的分析结果表明,该方法能够有效地提取滚动轴承的故障特征。
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