典型文献
基于参数优化变分模态分解的交流继电器交流声故障特征提取
文献摘要：
针对大背景噪声下交流继电器的交流声故障特征提取效果不佳的问题,提出了一种基于参数优化变分模态分解(VMD)的故障特征提取方法.首先,采用樽海鞘群算法(SSA)对VMD的参数进行寻优,利用得到的最优值对故障信号进行VMD分解,得到若干本征模态函数(IMF),然后根据峭度准则筛选分解后的IMF分量,选择峭度最大的IMF分量作为有效分量,进行Hilbert包络解调分析,提取交流声故障特征.最后,仿真信号和实验数据的分析结果表明,相比于经验模态分解(EMD)方法,所提方法提取交流继电器的交流声故障特征可行且效果更佳,具有较高的应用价值.
文献关键词：
故障特征提取;交流声;变分模态分解;樽海鞘群算法;峭度准则
中图分类号：
作者姓名：
谢鸿凯;鲍光海
作者机构：
福州大学电气工程与自动化学院,福州 350108
文献出处：
引用格式：
[1]谢鸿凯;鲍光海-.基于参数优化变分模态分解的交流继电器交流声故障特征提取)[J].电器与能效管理技术,2022(06):51-56,63
A类：
交流声
B类：
变分模态分解,继电器,故障特征提取,背景噪声,提取效果,VMD,樽海鞘群算法,SSA,用得,最优值,故障信号,本征模态函数,IMF,峭度准则,Hilbert,包络解调分析,经验模态分解,EMD
AB值：
0.195728
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