【摘 要】
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由于电机轴承故障信号的非线性以及背景噪声的影响导致故障特征难以确定,为了有效地提取电机轴承故障信号特征、识别故障类型,采用了变分模态分解(Variational Mode Decompos
【机 构】
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山东科技大学电气与自动化工程学院;
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由于电机轴承故障信号的非线性以及背景噪声的影响导致故障特征难以确定,为了有效地提取电机轴承故障信号特征、识别故障类型,采用了变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)与多特征参数融合、核主元分析(Kernel Principal Component Analysis,KPCA)降维、BP算法相结合的电机轴承故障诊断方法。首先,用小波软硬阈值方法消除电机轴承振动信号噪声;接下来,通过中心频率在不同频段内的有效极值点个数选取合适的k值,计算VMD分解后k个分量的信息熵、能量熵、样本熵以及时域指标;最后,对融合的多特征参数用混合核KPCA降维后再通过BP算法识别故障类型。实验结果表明,该方法较EMD分解和单一的特征参数而言,可以更有效地提取电机轴承有用信息和识别故障类型。
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