典型文献
基于JSO-VMD的滚动轴承故障特征提取方法
文献摘要：
滚动轴承发生故障时,其机械振动信号包含复杂的信息成分,影响故障信号的提取,导致故障识别困难.文中提出一种基于水母优化算法(JSO)与变分模态分解(VMD)结合的滚动轴承故障特征提取方法.应用JSO对VMD算法中固有模态函数(IMF)的个数k以及惩罚因子α作自适应优化处理.运用JSO-VMD算法对原始振动信号进行分解,得到一系列IMF,应用包络熵最小原则选取包含故障信息量最多的IMF,即敏感模态分量,最后对敏感模态分量进行包络分析,提取故障特征频率.经实验分析结果表明,该方法可有效提取滚动轴承故障特征.
文献关键词：
滚动轴承;水母优化;变分模态分解;故障诊断
中图分类号：
作者姓名：
韩东锦;陈长征
作者机构：
沈阳工业大学机械工程学院 沈阳 110870
文献出处：
引用格式：
[1]韩东锦;陈长征-.基于JSO-VMD的滚动轴承故障特征提取方法)[J].起重运输机械,2022(05):20-24
A类：
JSO,水母优化
B类：
VMD,滚动轴承,轴承故障特征提取,机械振动,振动信号,故障信号,故障识别,基于水,变分模态分解,中固,固有模态函数,IMF,惩罚因子,自适应优化,优化处理,包络熵,小原,故障信息,信息量,模态分量,行包,包络分析,故障特征频率,有效提取
AB值：
0.247341
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