| 基于HMM和CS-VMD的滚动轴承故障诊断 |
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| 引用本文： | 李道军,卢青波,王海锋. 基于HMM和CS-VMD的滚动轴承故障诊断[J]. 现代制造工程, 2021, 0(8): 155-160. DOI: 10.16731/j.cnki.1671-3133.2021.08.023 |
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| 作者姓名： | 李道军 卢青波 王海锋 |
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| 作者单位： | 郑州职业技术学院,郑州450100;郑州大学机械与动力工程学院,郑州450001 |
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| 摘 要： | 针对滚动轴承故障信号非线性和非平稳的特点,为准确识别滚动轴承的故障类型,提出了一种基于隐马尔可夫模型(HMM)并利用布谷鸟搜索(CS)优化变分模态分解(VMD)的滚动轴承故障诊断新方法。首先,利用CS分别优化VMD的模态分解个数K和二次惩罚因子α;然后,设置寻优得到的最佳参数组合,将故障信号经VMD分解为一系列本征模态函数分量(IMFs);最后,依据相关系数重构信号,并从重构信号中提取特征向量输入HMM模型中训练及识别。通过对实验采集的轴承故障振动信号的分析,验证了此方法的有效性和准确性。
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| 关 键 词： | 滚动轴承 故障诊断 布谷鸟搜索算法 变分模态分解 隐马尔可夫模型 |
Fault diagnosis of rolling bearing based on HMM and CS-VMD |
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| LI Daojun,LU Qingbo,WANG Haifeng. Fault diagnosis of rolling bearing based on HMM and CS-VMD[J]. Modern Manufacturing Engineering, 2021, 0(8): 155-160. DOI: 10.16731/j.cnki.1671-3133.2021.08.023 |
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| Authors: | LI Daojun LU Qingbo WANG Haifeng |
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