典型文献
基于ISSA-VMD与加权集合峭度的轴承故障诊断
文献摘要：
针对滚动轴承故障信号易被噪声所掩盖,故障特征不易提取及故障类型无法确定的问题,提出一种基于改进麻雀搜索算法(ISSA)优化变分模态分解(VMD)与加权集合峭度的故障诊断方法.首先,构建一种综合函数作为目标函数,通过ISSA优化VMD实现故障信号的自适应分解;其次,建立加权集合峭度选取最优分量(IMF)并重构;最后,使用改进阈值对重构信号进一步去噪,通过1.5维能量谱对去噪信号分析,准确判断轴承故障类型.仿真和实际工程数据验证了所提方法的有效性,结果表明与其他智能算法优化VMD和包络谱分析对比,所提方法效果更优.
文献关键词：
改进麻雀搜索算法;变分模态分解;加权集合峭度;改进阈值去噪;故障诊断
中图分类号：
作者姓名：
魏晓鹏;高丙朋
作者机构：
新疆大学电气工程学院,乌鲁木齐 830017
文献出处：
引用格式：
[1]魏晓鹏;高丙朋-.基于ISSA-VMD与加权集合峭度的轴承故障诊断)[J].组合机床与自动化加工技术,2022(12):67-71
A类：
加权集合峭度,改进阈值去噪
B类：
ISSA,VMD,轴承故障诊断,滚动轴承,故障信号,掩盖,故障特征,故障类型,改进麻雀搜索算法,变分模态分解,故障诊断方法,IMF,重构信号,能量谱,信号分析,断轴,工程数据,数据验证,智能算法,算法优化,包络谱分析,分析对比
AB值：
0.230702
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