论文摘要
为实现柴油机故障的快速诊断,针对变分模态分解(VMD)的不足,提出一种改进的VMD方法,利用改进自适应遗传算法(IAGA)对VMD的参数进行优化。对IAGA的交叉和变异算子进行改进,将VMD分解结果中的局部极小排列熵值作为整个进化过程中的适应度值,对VMD的模态数K与惩罚因子α进行迭代寻优,得到最优参数组合。利用优化后的VMD对曲轴轴承故障模拟实验振动信号进行分解,根据排列熵值大小选择故障分量并提取能量,利用支持向量机(SVM)对故障模式进行识别。仿真分析和曲轴轴承故障模拟实验验证该方法有效。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 任刚,贾继德,梅检民,贾翔宇,尉蓝天
关键词: 变分模态分解,改进自适应遗传算法,柴油机
来源: 军事交通学院学报 2019年03期
年度: 2019
分类: 社会科学Ⅰ辑,工程科技Ⅱ辑,信息科技
专业: 动力工程,军事,自动化技术
单位: 陆军军事交通学院汽车士官学校,陆军军事交通学院投送装备保障系,武汉理工大学汽车学院
基金: 军队科研项目
分类号: E234;TP18;TK428
DOI: 10.16807/j.cnki.12-1372/e.2019.03.012
页码: 48-53
总页数: 6
文件大小: 614K
下载量: 141
相关论文文献
标签:变分模态分解论文; 改进自适应遗传算法论文; 柴油机论文;