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面向滚动轴承的自适应NA-MVMD融合GADF故障诊断方法 被引量：1
1
作者 瞿红春 贾柏谊 +2 位作者 郑剑青 韩松钰 马文博 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2023年第3期99-103,108,共6页
针对滚动轴承的故障特征易被湮没在噪声背景下,从而导致故障种类难以识别的问题,提出了一种基于自适应噪声辅助多元变分模态分解(NA-MVMD)降噪融合格拉姆角差场(GADF)特征提取的滚动轴承故障诊断方法。首先,使用鲸鱼优化算法(WOA)对NA-M... 针对滚动轴承的故障特征易被湮没在噪声背景下,从而导致故障种类难以识别的问题,提出了一种基于自适应噪声辅助多元变分模态分解(NA-MVMD)降噪融合格拉姆角差场(GADF)特征提取的滚动轴承故障诊断方法。首先,使用鲸鱼优化算法(WOA)对NA-MVMD中的分解模态数K和惩罚因子α进行寻优;其次,利用NA-MVMD处理信号得到若干IMF分量,根据GADF将筛选重构后的一维数据转化为二维图片;随后,将故障特征图片输入LeNet-5卷积神经网络进行分类识别。采用某大学XJTU-ST轴承故障数据进行验证分析,分类准确率达到了97.5%,证明了该方法在较强噪声背景下具有较好的诊断性能。 展开更多
关键词 故障诊断 噪声辅助 多元变分模态分解 格拉姆角差场 卷积神经网络
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基于全矢包络融合双层降噪处理的轴承故障特征提取 被引量：1
2
作者 瞿红春 周大鹏 +1 位作者 贾柏谊 郑剑青 《噪声与振动控制》 CSCD 北大核心 2023年第1期135-140,184,共7页
针对轴承故障信号受背景噪声影响,而难以准确提取故障冲击特征的问题,提出一种噪声辅助多元经验模态分解(Noise-assisted Multivariate Empirical Mode Decomposition,NA-MEMD)与全矢包络快速独立分量分析(Fast Independent Component A... 针对轴承故障信号受背景噪声影响,而难以准确提取故障冲击特征的问题,提出一种噪声辅助多元经验模态分解(Noise-assisted Multivariate Empirical Mode Decomposition,NA-MEMD)与全矢包络快速独立分量分析(Fast Independent Component Analysis,FastICA)相结合的轴承故障特征提取方法。该方法将同源双通道信号进行NAMEMD分解,根据相关性系数选取包含故障特征的固有模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)进行重构;对重构信号进行快速独立分量分析,最后进行全矢包络融合,提取轴承故障特征。对实际轴承信号的分析验证该方法能有效提取完整高阶故障频率,同时降低包络谱特征统计参数的冗余。 展开更多
关键词 故障诊断 噪声辅助多元经验模态分解 快速独立分量分析 全矢包络谱 特征提取
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