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基于CEEMDAN和FastICA的轴承故障诊断

作者: 卞东学 李甲历 来源:机械工程师 日期: 2024-05-23 人气:80
基于CEEMDAN和FastICA的轴承故障诊断
针对滚动轴承早期故障特征信号微弱、难以提取的特性,引入一种基于总体经验模态分解方法(CEEMDAN)和快速独立分量分析(FastICA)相结合的滚动轴承故障特征提取方法。该方法首先通过CEEMDAN和峭度、相关系数结合,完成信号的分解与重构。然后构建噪声通道,使用快速独立成分分析进行去噪分析,获得去噪信号。最后,对分离出的最佳估计信号进行包络谱分析并得到故障特征频率。该方法有效降低了噪声干扰,能够对故障特征频率进行有效识别。

基于LMD近似熵和改进PSO-ELM的轴承故障诊断

作者: 卞东学 张金萍 来源:机床与液压 日期: 2021-02-17 人气:95
基于LMD近似熵和改进PSO-ELM的轴承故障诊断
针对滚动轴承故障特征提取与故障识别困难的问题,提出局部均值分解(LMD)近似熵和改进粒子群优化的极限学习机(PSO-ELM)结合的滚动轴承故障诊断方法。将不同工况信号用LMD分解为一系列乘积分量,不同工况的信号在不同频带的近似熵值会发生改变,结合相关性系数选出前3个分量,计算近似熵定值作为输入的特征向量。针对PSO早熟收敛的缺点,引入自适应权重法与DE算法对PSO进行改进,将特征值输入到改进PSO-ELM网络模型中,对滚动轴承不同工况进行故障识别与分
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