基于参数优化VMD的齿轮箱故障特征提取方法 |
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引用本文: | 丁承君,付晓阳,冯玉伯,张良.基于参数优化VMD的齿轮箱故障特征提取方法[J].机械传动,2020,44(3):171-176. |
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作者姓名: | 丁承君 付晓阳 冯玉伯 张良 |
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作者单位: | 河北工业大学 机械工程学院,天津 300132;河北工业大学 机械工程学院,天津 300132;河北工业大学 机械工程学院,天津 300132;河北工业大学 机械工程学院,天津 300132 |
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摘 要: | 为解决齿轮箱故障振动信号信噪比低、故障特征提取难的问题,提出了基于参数优化变分模态分解(VMD)的齿轮箱故障特征提取方法。首先,以分解结果的局部极小包络熵最小为目标,利用果蝇算法搜寻VMD分解参数K和α的最优组合;将原始信号分解成若干IMF分量,从中选择包络熵较小的分量进行信号重构,并对重构信号进行包络解调运算,从重构信号的包络谱中提取故障频率特征。结果表明,利用此方法对实测信号进行处理,成功降噪、提取齿轮箱故障特征,并且比利用经验模态分解方法降噪效果更好,提取的故障特征更加明显。
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关 键 词: | 变分模态分解 参数优化 果蝇优化算法 齿轮箱 故障特征提取 |
Fault Feature Extraction Method of Gearbox based on Parameter Optimization VMD |
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Abstract: | |
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Keywords: | |
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