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| 基于参数优化MLOG与SAM的滚动轴承早期故障诊断 | |
| 引用本文： | 俞森,马洁.基于参数优化MLOG与SAM的滚动轴承早期故障诊断[J].机床与液压,2023,51(3):187-192. |
| 作者姓名： | 俞森 马洁 |
| 作者单位： | 北京信息科技大学机电工程学院 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金面上项目（61973041）；国家重点研发计划（2019YFB1705403） |
| 摘 要： | 针对强背景噪声环境下轴承早期故障特征不易提取问题，提出麻雀搜索算法(SSA)优化改进拉普拉斯高斯滤波器(MLOG)结合频谱调幅(SAM)的早期故障诊断方法。以滤波后信号的峭度最大值为指标，用SSA算法自适应寻找滤波器阶数和标准差的最优参数；用MLOG滤波器对故障信号滤波，去除部分噪声；用SAM方法对滤波后信号的幅值赋予不同的权重进行重构，计算重构信号的平方包络谱，提取故障特征频率。通过仿真信号和不同试验台的真实数据验证，同时对比PSO和GA优化MLOG结果，表明所提SSA-MLOG-SAM方法对滚动轴承早期故障特征提取的有效性和可行性。 |
| 关 键 词： | 故障诊断 拉普拉斯高斯滤波 麻雀搜索算法 频谱调幅 特征提取 |
Early Fault Diagnosis of Rolling Bearings Based on Parameter Optimization MLOG and SAM |
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| YU Sen,MA Jie.Early Fault Diagnosis of Rolling Bearings Based on Parameter Optimization MLOG and SAM[J].Machine Tool & Hydraulics,2023,51(3):187-192. | |
| Authors: | YU Sen MA Jie |
| Abstract: | |
| Keywords: | Fault diagnosis Laplacian Gaussian filtering Sparrow search algorithm Spectral amplitude modulation Feature extraction |
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