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自适应GA-WAF盲源分离用于滚动轴承故障诊断

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针对CICA方法用于轴承早期故障诊断中,滤波参数选择困难的问题,提出了一种基于遗传算法改进的小波滤波、CICA方法相结合的故障诊断方法,小波滤波器的参数通过遗传算法优化得到.在对采集到的多路信号进行滤波时,提出以峰值因数为目标函数,借助遗传算法构建带通滤波器,这样避免了盲目或者凭经验选择滤波器参数,经过滤波后,提高了轴承故障信号信噪比.接下来,输入到以负熵为目标函数,乘子算法为优化算法的CICA方法中,可以将有用的信号从混合的信号中分离出来,利用TEO方法进行解调识别故障特征.
Adaptive GA-WAF Blind Bource Separation for the Bearing Fault Giagnosis

张玉安、陆正刚、王小超

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同济大学铁道与城市轨道交通研究院,201804上海

故障诊断 遗传算法 小波滤波器 CICA Teager能量算子

国家重点研发计划

2017YFB1201302-12A

2023

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)：2023.385(3)
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