10.3969/j.issn.1000-3932.2021.04.008
基于VMD多尺度散布熵和VPMCD的滚动轴承故障诊断方法
为有效提取滚动轴承的故障特征,并解决识别准确率低的问题,提出一种将变分模态分解(VMD)多尺度散布熵和变量预测模型分类识别(VPMCD)相结合的故障诊断方法.首先,通过最大相关峭度解卷积(MCKD)算法对信号实施去噪处理;其次,采用VMD方法分解去噪后的信号,获得多个本征模态函数(IMF)分量;再次,计算各分量的多尺度散布熵(MDE)值,形成故障特征向量;最后,利用VPMCD方法进行故障识别和分类.实验结果表明:该方法能切实有效地提升轴承故障诊断的准确性.
特征提取;VMD;多尺度散布熵;VPMCD;滚动轴承;故障诊断
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TP206+.3(自动化技术及设备)
国家自然科学基金项目61863016
2021-08-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共7页
346-352
