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KurVMDPgram:一种用于旋转机械故障诊断的信号分解算法
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作者 李华 王天杨 +1 位作者 张飞斌 褚福磊 《机械工程学报》 北大核心 2025年第4期11-23,共13页
变分模态分解(Variational mode decomposition,VMD)是一种在旋转机械故障诊断领域广泛应用的信号分解方法。然而,VMD的若干影响参数尤其是模态数和惩罚因子对其分解性能影响很大,但需要事先确定,使得其参数优化成为研究热点。首先,结... 变分模态分解(Variational mode decomposition,VMD)是一种在旋转机械故障诊断领域广泛应用的信号分解方法。然而,VMD的若干影响参数尤其是模态数和惩罚因子对其分解性能影响很大,但需要事先确定,使得其参数优化成为研究热点。首先,结合小波包变换(Wavelet packet transform,WPT)的二元分解模式和VMD的维纳滤波特性构造一种新的信号分解方法,即变分模态分解包(VMD packet,VMDP)。然后,构造平铺结构的VMDP,提出VMDPgram方法。VMDPgram的提出是为了利用VMD实现信号的WPT模式的分解。在VMDPgram中,原始信号被分解为一定层次的若干子分量(Sub-component,SC),其中每个VMD生成两个SC,由此可将多参数问题简化为单参数问题。利用峭度指标对VMDPgram中的各VMD的惩罚因子进行优化,进而提出KurVMDPgram方法。随后,提出累积峭度指标的策略选取KurVMDPgram的最佳SC,可以解决共振频带分解到不同SC中的情形而不需要预先对其进行判定。最后,用仿真案例和实际轴承故障案例证明了KurVMDPgram的有效性和优越性。 展开更多
关键词 变分模态分解 小波包变换 VMDPgram KurVMDPgram 累积峭度指标 故障诊断
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