【摘 要】
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针对直线振动筛早期激振力不平衡故障难以诊断问题,提出了一种基于变分模态分解(VMD)和递归量化分析(RQA)的故障诊断方法。对振动信号进行VMD分解,将直线振动筛基频信号分离,并得到被淹没的各阶高频分量;绘制不同信号分量的动力特性递归图,计算递归图的量化指标,组成故障信号的非线性、非平稳性评价特征向量,将高维特征向量输入机器学习分类器中进行识别诊断,并与传统的特征提取方法比较。试验结果表明:在直线振动筛激振力不平衡故障现场,该方法所提取的特征参数具有最高识别精度,综合识别率为99.13%;且应用于旋转机械
【机 构】
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华侨大学机电及自动化学院,福建南方路面机械有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金(51505161),福建省自然科学基金(2020J01086),2020年产学合作协同育人项目(202002075001),华侨大学教改项目(612-50320028)。
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针对直线振动筛早期激振力不平衡故障难以诊断问题,提出了一种基于变分模态分解(VMD)和递归量化分析(RQA)的故障诊断方法。对振动信号进行VMD分解,将直线振动筛基频信号分离,并得到被淹没的各阶高频分量;绘制不同信号分量的动力特性递归图,计算递归图的量化指标,组成故障信号的非线性、非平稳性评价特征向量,将高维特征向量输入机器学习分类器中进行识别诊断,并与传统的特征提取方法比较。试验结果表明:在直线振动筛激振力不平衡故障现场,该方法所提取的特征参数具有最高识别精度,综合识别率为99.13%;且应用于旋转机械
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