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基于自适应变分模态提取的低速重载滚动轴承故障诊断方法
文献摘要：
变分模态提取(variational mode extraction,VME)作为一种以极低计算度提取特定信号模态的新方法,其通过设置期望模态中心频率来获得固有模态函数.但是,VME只能针对一个中心频率提取一个分量,无法实现多分量信号的自适应分解.对此,通过依据信号数据长度与带宽自适应设置多分量模态中心频率参数,把信号分解问题转化为多模态优化问题,在此基础上,提出了一种自适应变分模态提取(adaptive variational mode extraction,AVME)方法.此外,为解决单一指标无法衡量最优解调分量全面信息特征的问题,提出将峭度、相关系数和正交性进行融合来凸显及筛选有用分量进行解调和诊断.通过对滚动轴承故障仿真信号和实测信号进行分析,将所提的方法与现有多种信号分解方法对比,结果表明了该方法在计算耗时上和降噪方面的有效性.
文献关键词：
自适应变分模态提取(AWME);融合指标优选;滚动轴承;故障诊断
中图分类号：
作者姓名：
俞惠惠;郑近德;潘海洋;童靳于;刘庆运
作者机构：
安徽工业大学 机械工程学院,安徽 马鞍山 243032
文献出处：
引用格式：
[1]俞惠惠;郑近德;潘海洋;童靳于;刘庆运-.基于自适应变分模态提取的低速重载滚动轴承故障诊断方法)[J].振动与冲击,2022(11):65-71,113
A类：
多模态优化,AVME,AWME,融合指标优选
B类：
变分模态,低速重载,滚动轴承故障诊断,故障诊断方法,variational,mode,extraction,算度,中心频率,固有模态函数,一个中心,多分量,号数,应设,信号分解,问题转化,优化问题,adaptive,单一指标,最优解,解调,信息特征,峭度,正交性,故障仿真,实测信号,分解方法,方法对比,降噪
AB值：
0.290912
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