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基于形态滤波与AVMD的滚动轴承故障诊断研究
文献摘要：
在对滚动轴承进行故障诊断的过程中,为了解决传统的变分模态分解方法模数k和惩罚因子α人工选择的问题,提出了一种量子粒子群参数优化的自适应VMD方法.由于振动测试信号通常表现出非线性和非平稳的特点,并且轴承故障信息通常被淹没在强烈的背景噪声中.因此,本文将形态滤波器MF与AVMD方法相结合,提出了一种新型混合滚动轴承故障诊断方法.实验结果表明:提出的MF-AVMD方法可以有效且准确地从强背景噪声中提取故障脉冲信息.比较结果验证了提出方法的滤波性能得到了明显提升.
文献关键词：
变分模态分解;数学形态学;滚动轴承;故障诊断
中图分类号：
作者姓名：
李劲涛
作者机构：
吉林铁道职业技术学院,吉林132000
文献出处：
引用格式：
[1]李劲涛-.基于形态滤波与AVMD的滚动轴承故障诊断研究)[J].重型机械,2022(01):40-44,49
A类：
B类：
AVMD,滚动轴承故障诊断,诊断研究,变分模态分解,分解方法,模数,惩罚因子,人工选择,量子粒子群,振动测试,非平稳,故障信息,被淹,淹没,背景噪声,形态滤波器,MF,故障诊断方法,故障脉冲,滤波性能,数学形态学
AB值：
0.300731
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