【摘 要】
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从复杂干扰中提取轮对轴承的故障特征,需要同时从冲击性和循环平稳性两个方面考虑。而在提取过程中,单一的指标很难统一并平衡二者的权重。为此,提出一种基于多目标优化的非
【机 构】
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石家庄铁道大学交通运输学院; 河北省交通工程结构力学行为演变与控制重点实验室;
【基金项目】
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国家自然科学基金(U1534204,11472179,11572206,51405313,11372197,51375319);河北省自然科学基金(A2016210099)资助项目
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从复杂干扰中提取轮对轴承的故障特征,需要同时从冲击性和循环平稳性两个方面考虑。而在提取过程中,单一的指标很难统一并平衡二者的权重。为此,提出一种基于多目标优化的非对称实Laplace小波解调方法。在第一个目标中,以最大化平方包络的峭度为适应度函数,利用窄带信号包络的时域稀疏性表征故障的冲击性特征。在第二个目标中,以最大化平方包络谱的峭度为适应度函数,利用窄带信号包络的频域稀疏性表征故障的循环平稳性特征。并通过将非支配排序和拥挤距离排序引入交叉熵算法实现了多目标最优非对称实Laplace小波解调以降低冲击性噪声或循环平稳性噪声的干扰。试验结果表明,该方法可实现复杂干扰下轮对轴承的故障特征提取,并通过与单目标优化方法的对比分析,验证了该方法的优越性。
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