ABC-VMD和包络谱分析在齿轮故障诊断中的应用

论文摘要

针对齿轮箱故障的非线性、非稳定性特点,提出了一种参数优化变分模态分解（Variational mode decomposition,简称VMD）提取特征频率的方法。首先,利用人工蜂群算法（Artificial bee colony algorithm,简称ABC）对VMD分解的层数和惩罚因子进行自适应选择;其次,根据互信息法在VMD分解后得到的有限个本征模态函数（Intrinsic mode function,简称IMF）中选择最佳模态函数;最后,对该模态函数进行包络谱分析,有效提取齿轮故障特征频率。仿真与实验结果表明,与经验模态分解（Empirical mode decomposition,简称EMD）以及基于粒子群优化算法（Particle swarm optimization,简称PSO）的变分模态分解方法相比较,ABC-VMD方法自适应性强,可以有效克服模态混叠、信号丢失及过度分解问题,能够准确诊断齿轮箱故障,同时避免PSO-VMD易陷入局部最优的缺点。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 周旺平,王蓉,许沈榕

关键词: 变分模态分解,人工蜂群算法,包络谱分析,齿轮箱故障诊断

来源: 机械传动 2019年04期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑

专业: 机械工业

单位: 南京信息工程大学自动化学院

基金: 国家自然科学基金(11322329)

分类号: TH17

DOI: 10.16578/j.issn.1004.2539.2019.04.028

页码: 150-156

总页数: 7

文件大小: 1669K

下载量: 252

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