[发明专利]基于参数自适应特征模态分解故障诊断方法和系统有效
| 申请号： | 202210571899.7 | 申请日： | 2022-05-24 |
| 公开（公告）号： | CN114742111B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 鄢小安;姜东;谢超;刘英 | 申请（专利权）人： | 南京林业大学 |
| 主分类号： | G06F18/24 | 分类号： | G06F18/24;G06F18/213;G06F18/10;G06N3/006 |
| 代理公司： | 北京智行阳光知识产权代理事务所(普通合伙) 11738 | 代理人： | 杨效忠 |
| 地址： | 210000 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于参数自适应特征模态分解故障诊断方法和系统，故障诊断方法包括如下步骤：采集机械设备的故障振动信号；基于最大信号循环峭噪比的群智能优化方法自动地确定特征模态分解的模态个数和滤波器长度，并采用参数优化的特征模态分解将采集的振动信号划分为一系列模态分量；计算各模态分量的平方包络谱特征能量比，并选取具有最大平方包络谱特征能量比的模态分量作为主模态分量；通过从主模态分量的平方包络谱中提取故障特征频率，实现机械故障识别。该诊断方法继承了特征模态分解强鲁棒性和高运算效率的优点，能够从强噪声背景下提取出有用的周期性故障特征信息，实现设备故障的高效检测。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 参数 自适应 特征 分解 故障诊断 方法 系统 | ||
【主权项】：
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