【摘 要】
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滚动轴承早期故障信号比较微弱,且受噪声与振动耦合影响,导致其故障判别失准。基于变分模态分解算法(VMD)与能量熵结合构建多模态特征矩阵,以灰狼算法(GWO)优化支持向量机(SVM)参数,提出VMD-Entropy-OSVM轴承智能故障诊断,采用轴承实验数据验证所提方法的有效性与优越性。实验结果表明:VMD-Entropy-OSVM不仅可识别轴承损伤末期的不同故障类型,且在识别损伤初期亦有较高准确度;在信噪比为8 dB下准确率高达99.8%,比现有方法提高3.3%~27.3%;当信噪比为0 dB下仍有73.
【机 构】
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上海理工大学能源与动力工程学院,上海市动力工程多项流动与传热重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(51976131,51676131),上海市“科技创新行动计划”地方院校能力建设项目(19060502200)。
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滚动轴承早期故障信号比较微弱,且受噪声与振动耦合影响,导致其故障判别失准。基于变分模态分解算法(VMD)与能量熵结合构建多模态特征矩阵,以灰狼算法(GWO)优化支持向量机(SVM)参数,提出VMD-Entropy-OSVM轴承智能故障诊断,采用轴承实验数据验证所提方法的有效性与优越性。实验结果表明:VMD-Entropy-OSVM不仅可识别轴承损伤末期的不同故障类型,且在识别损伤初期亦有较高准确度;在信噪比为8 dB下准确率高达99.8%,比现有方法提高3.3%~27.3%;当信噪比为0 dB下仍有73.
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