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基于AFOA的降噪源分离在轴承复合故障诊断中的试验研究

作者：刘畅,金京,王衍学. 日期：2021-08-20/span> 浏览：971 查看PDF文档

基于AFOA的降噪源分离在轴承复合故障诊断中的试验研究*

刘畅1,2,金京1,2,王衍学1,2*

(1.北京建筑大学机电与车辆工程学院,北京 100044;2.北京建筑大学

城市轨道交通服役性能保障北京市重点实验室,北京 100044)

摘要:源分离算法的分离性能受到分离矩阵的影响,不能自适应地分离滚动轴承的复合故障特征,针对这一问题,将自适应果蝇优化算法（AFOA）与降噪源分离（DSS）相结合,提出了一种基于AFOA算法的滚动轴承复合故障降噪源分离方法。首先,利用自适应果蝇优化算法对分离矩阵进行了初步优化,再将分离矩阵作为果蝇个体,负熵作为目标函数,对目标函数最大值进行了全局寻优,进而确定了降噪源分离的最优分离矩阵;以正切函数作为降噪源分离的降噪函数,对内、外圈复合故障轴承振动信号进行了估计;最后，进行了包络分析，提取出了轴承内、外圈故障特征;此外,通过仿真和实测轴承内、外圈复合故障试验,将所提方法与基于自适应果蝇优化算法的快速独立成分分析进行了对比。研究结果表明:AFOADSS方法能够更精确分离滚动轴承的复合故障特征,实现对轴承复合故障的诊断;该方法的有效性和实用性得到了验证。

关键词:滚动轴承;复合故障诊断;自适应果蝇优化算法;降噪源分离;负熵;快速独立成分分析

中图分类号:TH133.33 文献标识码:A 文章编号:1001-4551(2021)06-0681-08

本文引用格式:

刘畅,金京,王衍学.基于AFOA的降噪源分离在轴承复合故障诊断中的试验研究［J］.机电工程,2021,38(6):681-688.

LIU Chang, JIN Jing, WANG Yan-xue. Experimental research of the AFOA and DSS in bearings compound fault diagnosis［J］.Journal of Mechanical & Electrical Engineering, 2021,38(6):681-688.
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