HI,欢迎来到学术之家,发表咨询:400-888-7501  订阅咨询:400-888-7502  股权代码  102064
0

基于参数优化VMD的齿轮箱故障特征提取方法

作者:丁承君; 付晓阳; 冯玉伯; 张良变分模态分解参数优化果蝇优化算法齿轮箱故障特征提取

摘要:为解决齿轮箱故障振动信号信噪比低、故障特征提取难的问题,提出了基于参数优化变分模态分解(VMD)的齿轮箱故障特征提取方法。首先,以分解结果的局部极小包络熵最小为目标,利用果蝇算法搜寻VMD分解参数K和α的最优组合;将原始信号分解成若干IMF分量,从中选择包络熵较小的分量进行信号重构,并对重构信号进行包络解调运算,从重构信号的包络谱中提取故障频率特征。结果表明,利用此方法对实测信号进行处理,成功降噪、提取齿轮箱故障特征,并且比利用经验模态分解方法降噪效果更好,提取的故障特征更加明显。

注:因版权方要求,不能公开全文,如需全文,请咨询杂志社

机械传动

《机械传动》(CN:41-1129/TH)是一本有较高学术价值的大型月刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《机械传动》立足于国内机械传动行业的技术发展,企业振兴。广泛涉及机械传动领域的学术研究、技术发展、工艺实践、综合信息等方面内容。主要报道机械传动的理论、设计、实验研究、测量、材料、热处理、制造、润滑等方面的新成果、新技术、新工艺,以及国内外发展动向等方面的著述和信息。

杂志详情