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基于飞蛾扑火优化的MCKD算法在往复压缩机轴承故障诊断中的应用
文献摘要：
往复压缩机作为一种高噪声设备,采集到的轴承振动信号存在大量噪声干扰,针对这种具有非线性、非平稳性的信号,提出了一种基于最大相关峭度解卷积的往复压缩机轴承故障诊断方法.使用飞蛾扑火优化算法对最大相关峭度解卷积的参数周期T和滤波器长度L进行自适应选择,用参数优化后的最大相关峭度解卷积算法对往复压缩机轴承振动信号进行解卷积处理,从而有效地提取轴承振动信号中的冲击成分.利用多尺度熵对解卷积后的信号进行量化分析,用熵值来构建表征轴承故障的特征向量,并将特征向量输入到极限学习机对故障特征进行分类识别.最后,用实测数据验证了该方法的有效性.
文献关键词：
飞蛾扑火优化算法;最大相关峭度解卷积;多尺度熵;轴承
中图分类号：
作者姓名：
王金东;李云峰;赵海洋;李彦阳
作者机构：
东北石油大学机械科学与工程学院,黑龙江 大庆 163318
文献出处：
引用格式：
[1]王金东;李云峰;赵海洋;李彦阳-.基于飞蛾扑火优化的MCKD算法在往复压缩机轴承故障诊断中的应用)[J].压缩机技术,2022(01):10-15
A类：
B类：
MCKD,往复压缩机,机轴,轴承故障诊断,轴承振动,振动信号,噪声干扰,非平稳性,最大相关峭度解卷积,故障诊断方法,飞蛾扑火优化算法,数周,滤波器,自适应选择,卷积算法,卷积处理,多尺度熵,建表,特征向量,极限学习机,故障特征,分类识别,数据验证
AB值：
0.211729
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