基于SHO-VMD分解和多特征参数的变工况滚动轴承故障诊断 作者： 刘伟 梁涛 李涛 姜文 来源：机床与液压 日期：2021-07-16 人气： 关键词： SHO优化算法 变分模态分解 多特征量 滚动轴承 故障诊断 变工况 版权信息：站内文章仅供学习与参考，如触及到您的版权信息，请与本站联系。 信息 资料大小 6.57 MB 文件类型 PDF 语言 简体中文 资料等级 ☆☆☆☆☆ 下载次数 简介 风机在多种工况条件下运行时,利用轴承的振动监测系统所检测到的信号难以实现故障诊断,而大量文献研究的轴承故障诊断多是在恒定转速下进行的。针对变工况下运行的滚动轴承,提出一种基于SHO-VMD分解和多特征参数融合的特征提取方法,使用t-SNE降维可视化,提取出振动信号的故障信息与转速变化信息。变分模态分解(VMD)方法的分解效果取决于分解个数和惩罚因子的取值,采用自私羊群优化算法(SHO)对参数进行优化,将振动信号分解为一些本征模态分量,再对 进入下载地址列表 标签： 点赞 收藏 上一篇 下一篇 相关论文 发表评论 请自觉遵守互联网相关的政策法规，严禁发布色情、暴力、反动的言论。 中立 好评 差评 用户名: 验证码: 匿名? 发表评论 最新评论
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