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摘要
在实际应用中,传统最大相关峭度反褶积(MCKD)关键参数的选择严重依赖于先验知识,为克服这一缺点,提出了一种基于粒子群算法优化的MCKD方法。首先,对采集的信号进行EEMD处理并重构信号,达到对信号降噪的目的;然后,构造Shannon熵和峭度组成的二维向量,将其作为粒子群算法的适应度函数构建自适应的粒子群惯性参数,并对MCKD的3个主要参数进行优化;最后,采用优化后的MCKD对轴承信号进行分析和诊断。试验分析表明,该方法能够有效地增强故障特征,准确地诊断出滚动轴承的故障信息。
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单位石家庄铁道大学; 土木工程学院
