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作品数：348被引量：969H指数：14
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基于SSA-VMD和SDP的双通道CNN轴承故障识别方法
《机电工程》2025年第2期257-266,共10页蒋丽英 高铭悦 李贺 
国家自然科学基金资助项目(62003223)。
针对滚动轴承故障振动信号具有非线性和非平稳性等特征,以及单通道卷积神经网络(CNN)提取故障特征不显著的问题,提出了一种基于麻雀算法-变分模态分解(SSA-VMD)和对称点模式(SDP)的双通道CNN滚动轴承故障诊断方法。首先,结合样本熵和皮...
关键词：一维特征信号构建 二维特征转换 卷积神经网络 麻雀算法 变分模态分解 对称点模式 
基于SCSSA-VMD-MCKD的轴承早期微弱故障异常检测方法
《机电工程》2024年第12期2129-2141,共13页陈立海 谭奥 贺永辉 张笑琼 白晓龙 
国家自然科学基金资助项目(51805151);河南省博士后科研项目(202002065)。
针对滚动轴承在强噪声干扰下早期微弱故障不易被检测的问题,提出了一种基于结合正余弦和柯西变异的麻雀智能搜索算法优化变分模态分解与最大相关峭度解卷积(SCSSA-VMD-MCKD)的轴承早期微弱故障异常检测方法。首先,采用结合正余弦和柯西...
关键词：滚动轴承 故障诊断 故障冲击成分增强 结合正余弦和柯西变异的麻雀智能搜索算法 变分模态分解 最大相关峭度解卷积 
基于WOA-VMD联合MOMEDA的轴承外圈故障特征提取方法被引量：6
《机电工程》2023年第11期1655-1663,共9页王莹莹 陈志刚 王衍学 
国家自然科学基金资助项目(51875032);北京市属高校基本科研业务费专项(X20061);北京市建筑安全监测工程技术研究中心研究基金资助课题(BJC2020K011);北京建筑大学硕士研究生创新项目(PG2023128)。
滚动轴承工作环境较为复杂,在复杂的环境因素影响下,其故障特征信号容易受到噪声的影响,导致其难以被识别。针对这一问题,提出了一种基于鲸鱼优化算法(WOA)的变分模态分解(VMD)联合多点最优最小熵解卷积(MOMEDA)的滚动轴承外圈故障特征...
关键词：故障信号分解 故障信号重构 鲸鱼优化算法 变分模态分解 样本熵 多点最优最小熵解卷积 故障特征频率 
基于ISSA-VMD的滚动轴承早期故障诊断方法被引量：8
《机电工程》2023年第9期1426-1432,共7页刘玉明 刘自然 王鹏博 
河南省自然科学基金资助项目(182300410234)。
针对滚动轴承早期信号微弱导致故障特征难以提取和故障诊断准确率不高的问题,提出了一种基于改进麻雀搜索算法-变分模态分解(ISSA-VMD)和样本熵(SE)的滚动轴承早期故障特征提取方法。首先,在轴承早期故障诊断过程中,模态分解个数和惩罚...
关键词：轴承早期故障 故障特征提取 改进麻雀搜索算法-变分模态分解 样本熵 支持向量机 经验模态分解 
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