基于参数优化VMD和模糊熵的自动机故障诊断方法

作     者：刘宝生 邓三鹏 雷敬 LIU Baosheng;DENG Sanpeng;LEI Jing

作者机构：天津交通职业学院机械工程学院天津300110 天津职业技术师范大学电气信息工程学院天津300222 驻重庆地区第五军代室重庆404000 

基　　金：国家青年自然科学基金资助项目(61301040) 

出 版 物：《机械设计与研究》 (Machine Design And Research)

年 卷 期：2022年第38卷第2期

页      码：93-96,113页

摘      要：为提高自动机故障诊断精度,提出了基于参数优化变分模态分解(VMD)和模糊熵的自动机故障诊断方法。首先,针对变分模态分解(VMD)方法参数确定主要依靠经验的问题,利用秃鹰搜索算法(BES)对其参数进行优化。其次,以参数优化后的VMD为自动机故障信号分解方法实现信号的自适应分解,而后计算各本征模态函数(IMF)的模糊熵,得到故障特征向量。最后,通过支持向量机对故障特征进行识别,得到诊断结果。自动机故障诊断实例验证了方法的有效性。

主 题 词：变分模态分解 秃鹰搜索算法 参数优化 自动机 故障诊断 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 08[工学] 0802[工学-机械学] 080201[080201] 

D　O　I：10.13952/j.cnki.jofmdr.2022.0031

馆 藏 号：203112377...