| 参数优化VMD的滚动轴承故障诊断方法 |
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| 引用本文： | 李 可,牛园园,宿 磊,顾杰斐,卢立新. 参数优化VMD的滚动轴承故障诊断方法[J]. 振动工程学报, 2023, 36(1): 280-287 |
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| 作者姓名： | 李 可 牛园园 宿 磊 顾杰斐 卢立新 |
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| 作者单位： | 江南大学机械工程学院江苏省食品先进制造装备技术重点实验室，江苏 无锡 214122 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目（51775243，11902124）；山东省泰山产业领军人才计划资助项目；高等学校学科创新引智计划（111 计划）（B18027） |
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| 摘 要： | 由于滚动轴承早期故障信号特征微弱，变分模态分解（Variational Mode Decomposition,VMD）的性能易受模态数和惩罚因子设置的影响，提出了一种自适应优化VMD参数的方法。基于中心频率判断本征模态函数（Band Limited Intrinsic Mode Functions,BIMF）是否混叠的思想提出中心频率混叠商算法，利用最小中心频率差与次小中心频率差的比值确定模态数。利用模糊熵原理，提出求和模糊熵算法优化惩罚因子。利用相关系数筛选模态分量，重构信号提取故障信息。通过对强噪声下外圈故障信号、内圈故障信号的分析，表明该方法能自适应确定模态数和惩罚因子，抑制模态混叠，能够从强噪声下有效地提取出故障信号特征，实现滚动轴承故障诊断。
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| 关 键 词： | 故障诊断 滚动轴承 变分模态分解 模糊熵 相关系数 |
Rolling bearing fault diagnosis method based on parameter optimized VMD |
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| LI Ke,NIU Yuan-yuan,SU Lei,GU Jie-fei,LU Li-xin. Rolling bearing fault diagnosis method based on parameter optimized VMD[J]. Journal of Vibration Engineering, 2023, 36(1): 280-287 |
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| Authors: | LI Ke NIU Yuan-yuan SU Lei GU Jie-fei LU Li-xin |
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