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基于自适应优化变分模态分解的起重机故障诊断
文献摘要：
变分模态分解方法是近年来常用于起重机声发射信号故障识别的一种信号处理技术.然而,变分模态分解参数即模数k和二次惩罚因子α的选择仍具挑战,即如何获得最相关、包含降噪后的故障信息合适的分解模态.因此,文中提出了一种以旗鱼优化算法和基尼系数为准则的框架,对每个故障信号自适应地选择最优的变分模态分解参数.利用实际工程中起重机重要部件采集的声发射信号对所提方法的有效性进行验证,并根据最大基尼系数自动提取了包含故障信息的最合适模式.结果表明,与传统的局部均值分解和集成经验模态分解相比,所提方法在提取故障特征和排除噪声影响方面具有较高的精度和效率.
文献关键词：
变分模态分解;声发射;基尼系数;旗鱼优化算法;起重机;故障诊断
中图分类号：
作者姓名：
陈洪良;李杨;张一辉;许飞云
作者机构：
江苏省特种设备监督检验研究院南通分院 南通 226011;东南大学机械工程学院 南京 211189
文献出处：
引用格式：
[1]陈洪良;李杨;张一辉;许飞云-.基于自适应优化变分模态分解的起重机故障诊断)[J].起重运输机械,2022(09):49-56
A类：
B类：
自适应优化,变分模态分解,起重机,分解方法,声发射信号,故障识别,信号处理,模数,惩罚因子,即如,降噪,故障信息,解模,旗鱼优化算法,基尼系数,故障信号,自动提取,最合适,局部均值分解,集成经验模态分解,故障特征,除噪声,噪声影响
AB值：
0.242188
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