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BFA优化掩膜参数的轴承故障诊断方法的研究

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掩膜信号法一定程度上削弱了信号分解结果中的模态混叠现象,其分解结果主要受到掩膜信号的幅值和掩膜频率的影响.为获得参数最优解,摒弃了传统计算获得的方法,提出了细菌觅食算法优化掩膜参数的滚动轴承故障诊断方法.首先利用参数寻优的BFA算法优化掩膜信号的幅值和掩膜频率,得到最优参数组合,利用参数优化后的掩膜信号处理故障信号得到频谱更加纯净的本征模函数,最终根据相关系数准则选取最佳分量进行频谱分析.实验结果表明优化参数后掩膜信号处理下的故障信号抗模态混叠能力更强,分量融合后故障特征更明显.
Research on Bearing Fault Diagnosis Method Based on BFA Optimized Mask Parameters

李凌均、秦梦通、王坤、陈磊

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郑州大学机械工程学院,河南 郑州 450001

滚动轴承故障诊断 细菌觅食算法 参数寻优 掩膜信号法 模态混叠

河南省教育厅科学技术研究重点项目指导计划河南省高等学校重点学科开放实验室项目

13B460397PMTE201302A

2022

机械设计与制造
辽宁省机械研究院

机械设计与制造

CSTPCD北大核心
影响因子：0.511
ISSN：1001-3997
年,卷(期)：2022.378(8)
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