典型文献
基于CYCBD和麻雀搜索算法的滚动轴承故障特征提取方法
文献摘要：
目的 解决在较强的噪声环境下最大二阶循环平稳盲解卷积(Maximum Second Order Cyclostationary Blind Deconvolution,CYCBD)算法在滚动轴承故障特征提取时效果欠佳的问题,为滚转尾翼导弹的尾翼滚动轴承故障诊断提供方法参考.方法 提出一种利用麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)优化CYCBD算法的方法,将CYCBD算法解卷积的包络谱熵作为SSA寻优的适应度函数,利用SSA高效地寻找出合适的循环频率以及滤波器长度,选择自适应参数后,再使用CYCBD算法有效解卷得到周期脉冲特征.结果 同时对比SSA优化CYCBD前后进行故障特征提取的包络谱图,CYCBD的噪声幅值不超过0.13 m/s2,峰值不超过0.29 m/s2,用SSA优化CYCBD的噪声幅值不超过0.08 m/s2,峰值不超过0.32 m/s2,故障频率成分更加突显,无论是噪声幅度,还是峰值幅度特性,均较CYCBD有了较大改善.结论 仿真实验验证了SSA优化CYCBD方法能够更加清晰地辨识到故障特征频率及其倍频成分,其具有良好的工程应用前景.
文献关键词：
滚动轴承;故障特征提取;麻雀搜索算法;CYCBD;滚转尾翼导弹;强噪声
中图分类号：
作者姓名：
丛晓;李根
作者机构：
山东商务职业学院 智能制造学院,山东 烟台 264001;海军航空大学,山东 烟台 264001
文献出处：
引用格式：
[1]丛晓;李根-.基于CYCBD和麻雀搜索算法的滚动轴承故障特征提取方法)[J].装备环境工程,2022(08):36-41
A类：
Cyclostationary,滚转尾翼导弹
B类：
CYCBD,麻雀搜索算法,轴承故障特征提取,噪声环境,最大二阶循环平稳盲解卷积,Maximum,Second,Order,Blind,Deconvolution,滚动轴承故障诊断,Sparrow,Search,Algorithm,SSA,包络谱,谱熵,适应度函数,循环频率,滤波器,自适应参数,周期脉冲,脉冲特征,同时对比,谱图,声幅值,s2,故障频率,峰值幅度,故障特征频率,倍频,强噪声
AB值：
0.259106
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
