FA-PMA-VMD方法及其在齿根裂纹故障诊断中的应用

摘要：

针对变分模态分解(VMD)中难以确定分解分量个数k和惩罚参数α的问题.提出一种改进的变分模态分解方法—基于萤火虫算法及主模态分析法的变分模态分解(FA-PMA-VMD)方法.该方法用主模态分析(PMA)对VMD分解的带限内禀模态函数(BIMF)分量进行排序;用萤火虫算法对变分模态分解的最佳影响参数[k,α]组合进行搜索,以新提出的正交低峰值作为萤火虫算法的优化目标,得到的最佳的惩罚参数α和分量个数k组合;根据预先设定的故障特征参数自适应地将信号分解为k个BIMF分量.通过对仿真信号和齿轮齿根裂纹实际故障信号进行分析,分析结果表明FA-PMA-VMD具有良好的分解效果.

关键词：变分模态分解(VMD)、主模态分析(PMA)、萤火虫算法(FA)、齿根裂纹、故障诊断

所属期刊栏目：37

分类号：TP242(自动化技术及设备)

资助基金：国家科技支撑计划课题2015BAF32B03;国家自然科学基金51575168,51375152;智能型新能源汽车国家2011协同创新中心资助;湖南省绿色汽车2011协同创新中心资助

在线出版日期：2018-12-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：27-32,67