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摘要
针对机械设备中滚动轴承的早期故障识别问题,提出了一种基于参数优化变分模态分解的轴承故障诊断方法。该方法以包络熵为适应度函数,利用鲸鱼优化算法对变分模态分解算法的最佳影响参数组合[K,α]进行搜索,确定变分模态分解的分量个数K值和惩罚参数α。然后对轴承振动信号进行变分模态分解得到若干IMF分量,并选取包络熵最小的最佳IMF分量进行包络解调分析,提取该分量包含的故障特征频率,从而判断滚动轴承的故障类型。通过对实测轴承振动信号的处理分析以及与EMD方法的对比分析,证明了该方法的有效性。
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单位机电工程学院; 昆明理工大学
