典型文献
基于参数优化VMD的轴承故障诊断方法研究
文献摘要：
针对早期滚动轴承故障诊断准确率低、信号特性不平稳且难以获取大量样本等问题,提出基于最大相关峭度解卷积(MCKD)、乌燕鸥算法优化变分模态分解(STOA-VMD)和粒子群算法优化支持向量机(PSO-SVM)的滚动轴承故障诊断模型.首先使用MCKD处理信号提高信噪比,再通过STOA-VMD对信号进行分解,特征参量选用均方根熵值,输入PSO-SVM实现故障分类,并由实验和仿真验证了该方法可使故障诊断准确率明显提高.
文献关键词：
STOA-VMD;均方根熵值;PSO-SVM;MCKD
中图分类号：
作者姓名：
任学平;左晗玥
作者机构：
内蒙古科技大学机械工程学院,内蒙古包头014010
文献出处：
引用格式：
[1]任学平;左晗玥-.基于参数优化VMD的轴承故障诊断方法研究)[J].煤矿机械,2022(06):153-156
A类：
均方根熵值
B类：
VMD,故障诊断方法,故障诊断准确率,最大相关峭度解卷积,MCKD,算法优化,变分模态分解,STOA,粒子群算法,优化支持向量机,PSO,滚动轴承故障诊断模型,高信噪比,特征参量,故障分类,仿真验证
AB值：
0.224708
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