【摘 要】
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基于量子遗传算法收敛速度快、全局寻优能力强的特点,将谱峭度法和量子遗传算法相融合,提出一种滚动轴承故障诊断的新方法。该方法以经初始带通滤波后的原信号的谱峭度作为量
【机 构】
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海军航空工程学院青岛校区航空机械系,南昌航空大学测试与光电工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（50775208,51075372）
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基于量子遗传算法收敛速度快、全局寻优能力强的特点,将谱峭度法和量子遗传算法相融合,提出一种滚动轴承故障诊断的新方法。该方法以经初始带通滤波后的原信号的谱峭度作为量子遗传算法的适应度函数,重新优化设计最优滤波器,以设计的最优带通滤波器对原始信号滤波并进行包络分析,从而实现轴承故障的诊断。实测数据分析表明,方法所得峭度谱值明显增大,包络谱线更加干净,故障特征频率更加明显。同时研究发现,方法诊断精度几乎不受传感器位置的影响。
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