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申请/专利权人：西安理工大学
摘要：本发明公开了基于ZOA‑VMD的多特征融合滚动轴承寿命预测方法，包括：读取轴承全周期寿命数据；构造ZOA算法适应度函数；选择一组工况的轴承振动数据，作为ZOA算法的输入数据；获取ZOA算法优化结果[K,α]，将结果作为VMD参数分解，运行VMD分解，获取相应的模态及模态频谱；根据VMD分解结果的模态能量进行特征提取作为时频域特征，并获得模态峭度值，比较模态峭度值，选取峭度值最大的五个VMD分解模态进行信号重构降噪；对重构信号进行分析提取时域特征和频域特征；利用提取到的特征构建轴承健康曲线；对健康曲线进行归一化处理后进行轴承寿命预测。
主权项：1.基于ZOA-VMD的多特征融合滚动轴承寿命预测方法，其特征在于，包括：步骤1，读取轴承全周期寿命数据，包含三种不同工况，每种工况各有五个数据样本；步骤2，构造ZOA算法适应度函数；步骤3，选择一组工况的轴承振动数据，作为ZOA算法的输入数据；步骤4，获取ZOA算法优化结果[K,α]，将结果作为VMD参数分解，运行VMD分解，获取相应的模态及模态频谱；步骤5，根据VMD分解结果的模态能量进行特征提取作为时频域特征，并获得模态峭度值，比较模态峭度值，选取峭度值最大的五个VMD分解模态进行信号重构降噪；步骤6，对重构信号进行分析提取时域特征和频域特征；步骤7，利用提取到的特征构建轴承健康曲线；步骤8，对健康曲线进行归一化处理后进行轴承寿命预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安理工大学 基于ZOA-VMD的多特征融合滚动轴承寿命预测方法
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