基于SVMD-SES的滚动轴承故障诊断OA北大核心CSTPCD
针对在进行复杂工业设备滚动轴承故障诊断时,由于强噪声影响使故障微弱瞬态冲击特征难以识别的问题,提出一种基于平方包络谱逐次变分模态分解的机械故障诊断方法。首先在变分模态分解的基础上进行逐次变分模态分解推导,降低模态混叠现象和计算复杂度。其次利用峭度指数和互相关系数的加权值构造相关峭度,通过筛选所得分量得到真实的故障模态成分。通过平方包络谱凸显信号瞬态冲击信息并进行特征提取。最后通过实验室平台采集轴承振动数据进行验证分析,实验结果表明:采用所提方法能…查看全部>>
陈志刚;姜云龙;王莹莹;王衍学;徐明智
北京建筑大学机电与车辆工程学院,北京100044 北京市建筑安全监测工程技术研究中心,北京100044北京建筑大学机电与车辆工程学院,北京100044北京建筑大学机电与车辆工程学院,北京100044北京建筑大学机电与车辆工程学院,北京100044贵州省劳动保护科学技术研究院,贵阳563000
机械工程
故障诊断滚动轴承逐次变分模态分解平方包络谱相关峭度
《噪声与振动控制》 2024 (5)
P.107-113,7
国家自然科学基金资助项目(51875032)北京建筑大学研究生创新资助项目(PG2023128)贵州省科技支撑资助项目(黔科合支撑[]2021一般526)。
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