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申请/专利权人：苏州长城精工科技股份有限公司;南京林业大学
摘要：本申请涉及一种滚动轴承故障诊断方法。该方法包括：采集故障滚动轴承的振动信号；利用金豺优化算法GJO获取特征模态分解FMD的初始多参数组合，利用具有初始多参数组合的特征模态分解FMD将振动信号分解为多个模态分量，利用各模态分量的周期谐波能量比PHER指标作为金豺优化算法GJO的适应度函数使金豺优化算法GJO进行迭代并获取特征模态分解FMD优化后的多参数组合；利用具有优化后的多参数组合的特征模态分解FMD分解振动信号并获取优化后的多个模态分量；以PHER为筛选指标获取优化后的多个模态分量中具有最大PHER值的模态分量作为用于诊断的模态分量。本申请提供的方案，能够克服特征模态分解的多个参数都依赖人工经验设置的问题。
主权项：1.一种滚动轴承故障诊断方法，其特征在于，包括：采集故障滚动轴承的振动信号；利用金豺优化算法GJO获取特征模态分解FMD的初始多参数组合，利用具有初始多参数组合的特征模态分解FMD将振动信号分解为多个模态分量，利用各模态分量的周期谐波能量比PHER指标作为金豺优化算法GJO的适应度函数使金豺优化算法GJO进行迭代并获取特征模态分解FMD优化后的多参数组合；利用具有优化后的多参数组合的特征模态分解FMD分解振动信号并获取优化后的多个模态分量；以PHER为筛选指标获取优化后的多个模态分量中具有最大PHER值的模态分量作为用于诊断的模态分量。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 苏州长城精工科技股份有限公司 南京林业大学 滚动轴承故障诊断方法
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