基于粒子群优化的MCKD算法在轴承故障诊断中的应用

发布时间：2017-12-24 22:07

  本文关键词：基于粒子群优化的MCKD算法在轴承故障诊断中的应用　出处：《济南大学学报(自然科学版)》2017年05期 　论文类型：期刊论文

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【摘要】：针对最大相关峭度解卷积(MCKD)算法在提取轴承故障特征过程中对滤波效果评价的不足,提出以峭度和故障特征频率能量比值组成的复合评价指标来评价故障诊断结果的优劣;MCKD算法中影响故障诊断结果的参数为滤波器结构元素长度L,本文中通过粒子群算法对参数L进行自适应寻优。仿真信号和实测信号表明:采用该方法得到的最优L对信号进行处理,可以提取出故障特征,找到故障频率;对比发现,该方法明显提高了轴承故障诊断的精度和准确度。
【作者单位】： 石家庄铁道大学电气与电子工程学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(11227201,11372199,11572206)
【分类号】：TH133.33
【正文快照】： 滚动轴承是机械领域常用的部件,当滚动轴承组成原件发生故障时,如内圈、外圈、滚动体表面的点蚀、裂纹和剥落等,这些局部损伤点与其他元件反复接触,会产生周期性冲击信号,但故障早期冲击信号微弱,因此探寻有效的微弱故障特征提取方法是故障诊断领域的热点和难点。为提取出轴承

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本文编号：1330141