【摘 要】
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针对集总经验模式分解法很难作出非稳态条件的轴承故障诊断,提出一种自适应随机共振的轴承故障诊断方法.研究以非对称阱宽势函数取代对称双稳态势函数,借助左势阱宽变化以实
【机 构】
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安徽科技学院机械工程学院,青岛理工大学（临沂）机电工程系
【基金项目】
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安徽高校自然科学重大项目“基于云平台的锻压机床实时智能诊断研究”(KJ2017ZD44),安徽省科技厅项目“基于物联网技术的锻压机床状态监测”(1704a0902058),安徽科技学院校级引进人才项目“超声技术测量径向滑动轴承油膜厚度的研究”(JXYJ201604).
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针对集总经验模式分解法很难作出非稳态条件的轴承故障诊断,提出一种自适应随机共振的轴承故障诊断方法.研究以非对称阱宽势函数取代对称双稳态势函数,借助左势阱宽变化以实现布朗粒子跃迁的有效控制;以非对称阱宽诱导随机共振系统输出信号的信噪比作为量子遗传算法的适应度函数,获得最优的非对称阱宽随机共振系统,实现轴承早期故障特征信号的增益和提取.仿真及轴承故障试验显示,研究可以增益和提取强背景噪声下的微弱故障特征频率信号,实现电机驱动端轴承的故障诊断,增益性能优于集总经验模式分解方法.
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