基于自适应CYCBD和DARTS的滚动轴承故障诊断方法OA北大核心CSTPCD

针对强噪声导致滚动轴承振动信号故障特征不明显的问题,提出一种结合自适应最大2阶循环平稳盲解卷积(Maximum Second-order Cyclostationary Blind Deconvolution,CYCBD)与可微架构自搜索(Differentiable Architecture Search,DARTS)的故障诊断方法。首先将模糊熵作为鲸鱼优化算法的适应度函数进行CYCBD滤波器长度寻优,并以峭度-包络谱峰值为综合指标对循环频率进行步长寻优,从而实现自适应CYCBD降噪;然后引入DARTS算法实现滚动轴承故障识别模型的自构建;最后通过滚动轴承公开数据与实验数据验证多域强噪声环境下自适应CYCBD-DARTS故障诊断方法的有效性。