典型文献
循环脉冲指数最大化的共振稀疏分解法及应用
文献摘要：
针对复杂多变工作环境下滚动轴承产生的微弱故障信息难以提取的问题,充分利用故障冲击的脉冲性与循环周期性,提出了循环脉冲度最大化的共振稀疏分解(RSD)方法.该方法以短时脉冲峰值矩的变异系数作为循环脉冲指数对轴承故障信号脉冲性与周期性进行综合表征.然后以循环脉冲指数最大化作为优化目标,采用多尺度简化粒子群算法对RSD的品质因子进行了组合优化.最后构建了最优RSD循环脉冲谱,实现了滚动轴承故障的自动辨识.仿真结果与动车轴箱轴承的故障诊断应用实例表明,提出的循环脉冲指数最大化的RSD能够有效避免强脉冲干扰造成的共振频带误判问题,实现复杂工况环境下的滚动轴承复合多故障同步诊断,具有良好的工程适用性.
文献关键词：
动车轴箱轴承;共振稀疏分解;循环脉冲谱;故障诊断
中图分类号：
作者姓名：
刘小峰;黄洪升;柏林;陈兵奎
作者机构：
重庆大学机械与运载工程学院 重庆 400044
文献出处：
引用格式：
[1]刘小峰;黄洪升;柏林;陈兵奎-.循环脉冲指数最大化的共振稀疏分解法及应用)[J].仪器仪表学报,2022(05):209-217
A类：
简化粒子群算法,循环脉冲谱,动车轴箱轴承
B类：
共振稀疏分解,分解法,滚动轴承,微弱故障,故障信息,循环周期,RSD,指数对,轴承故障,故障信号,号脉,综合表征,优化目标,品质因子,组合优化,自动辨识,诊断应用,应用实例,免强,强脉冲,脉冲干扰,频带,误判,复杂工况,多故障,工程适用性
AB值：
0.297434
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