论文摘要
基于粒子群算法实现容易、精度高、收敛快等优点,将粒子群算法与盲源分离相结合,提出基于粒子群优化的盲源分离方法 （PSO-BSS）,并将其应用于电机滚动轴承复合故障诊断中。PSO-BSS方法以峭度的绝对值之和作为目标函数,通过PSO寻找到目标函数的最大值,进而确定最优的分离矩阵。仿真结果表明:PSO-BSS方法能够实现多源复合故障信号的特征分离,并且在分离性能、算法收敛性以及运算速度方面都明显地优于传统的基于遗传算法的机械故障盲源分离方法。最后成功地将PSO-BSS方法应用于实际的滚动轴承内、外圈复合故障盲源分离中,取得良好的分析效果,验证了该方法的工程实用性。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 张江亚,李艳华
关键词: 粒子群算法,盲源分离,滚动轴承,复合故障诊断
来源: 机床与液压 2019年01期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑
专业: 机械工业
单位: 河北科技学院智能制造工程学院,唐山职业技术学院机电工程系
基金: 河北省自然科学基金(E2014502052),河北省教育厅项目(SQ172013)
分类号: TH133.33
页码: 167-172
总页数: 6
文件大小: 1716K
下载量: 212
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