基于自适应优化变分模态分解的起重机故障诊断

摘要：

变分模态分解方法是近年来常用于起重机声发射信号故障识别的一种信号处理技术.然而,变分模态分解参数即模数k和二次惩罚因子α的选择仍具挑战,即如何获得最相关、包含降噪后的故障信息合适的分解模态.因此,文中提出了一种以旗鱼优化算法和基尼系数为准则的框架,对每个故障信号自适应地选择最优的变分模态分解参数.利用实际工程中起重机重要部件采集的声发射信号对所提方法的有效性进行验证,并根据最大基尼系数自动提取了包含故障信息的最合适模式.结果表明,与传统的局部均值分解和集成经验模态分解相比,所提方法在提取故障特征和排除噪声影响方面具有较高的精度和效率.

关键词：变分模态分解、声发射、基尼系数、旗鱼优化算法、起重机、故障诊断

分类号：TH21:TP183(起重机械与运输机械)

在线出版日期：2022-05-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：49-56