典型文献
基于参数自适应特征模态分解的滚动轴承故障诊断方法
文献摘要：
针对强背景噪声下轴承故障信息难以有效提取的问题,提出一种基于参数自适应特征模态分解的滚动轴承故障诊断方法.首先,为了克服原始特征模态分解(FMD)需要依赖人为经验设定关键参数而不具有自适应性的缺点,提出基于平方包络谱特征能量比(FER-SES)的网格搜索方法自动地确定FMD的模态个数n和滤波器长度L;随后,采用参数优化的FMD将原轴承振动信号划分为n个模态分量,并选取具有最大FER-SES的模态分量为敏感模态分量;最后,通过计算敏感模态分量的平方包络谱来提取故障特征频率,从而判别轴承故障类型.通过仿真信号和工程案例分析验证了提出方法的有效性.与变分模态分解(VMD)和谱峭度方法(SK)相比,提出方法具有更好的故障特征提取性能.
文献关键词：
特征模态分解;平方包络谱特征能量比;滚动轴承;故障诊断
中图分类号：
作者姓名：
鄢小安;贾民平
作者机构：
南京林业大学机械电子工程学院 南京 210037;东南大学机械工程学院 南京 211189
文献出处：
引用格式：
[1]鄢小安;贾民平-.基于参数自适应特征模态分解的滚动轴承故障诊断方法)[J].仪器仪表学报,2022(10):252-259
A类：
特征模态分解,平方包络谱特征能量比
B类：
参数自适应,滚动轴承故障诊断,故障诊断方法,背景噪声,故障信息,有效提取,FMD,自适应性,FER,SES,网格搜索,搜索方法,滤波器,轴承振动,振动信号,模态分量,故障特征频率,故障类型,工程案例,分析验证,变分模态分解,VMD,谱峭度,SK,故障特征提取
AB值：
0.201801
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