[发明专利]一种信息熵优化VMD提取轴承故障特征频率的方法及其应用有效
| 申请号： | 201711086012.0 | 申请日： | 2017-11-07 |
| 公开（公告）号： | CN107832525B | 公开（公告）日： | 2021-01-05 |
| 发明（设计）人： | 伍星;李华;刘韬;陈庆 | 申请（专利权）人： | 昆明理工大学 |
| 主分类号： | G06F30/20 | 分类号： | G06F30/20;G06F17/18;G01M13/045 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 650093 云*** | 国省代码： | 云南;53 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种信息熵优化VMD提取轴承故障特征频率的方法及其应用，方法为：首先根据信息熵最小值原则优化VMD的模态数，采用优化后的模态数根据信息熵最小值原则优化VMD的惩罚因子；接着采用优化后的模态数和惩罚因子对轴承原始振动信号进行VMD分解，获得既定模态数的IMF分量，并且通过比较可获得信息熵最小值所在的IMF分量将其作为敏感IMF分量；最后对选取的敏感IMF分量进行包络解调分析，提取轴承故障特征频率。本发明能够有效的提取轴承故障特征频率，应用于轴承仿真信号和实际轴承信号分析，具有较广泛的实用性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 信息 优化 vmd 提取 轴承 故障 特征 频率 方法 及其 应用 | ||
【主权项】：
一种信息熵优化VMD提取轴承故障特征频率的方法，其特征在于：首先根据信息熵最小值原则优化VMD的模态数，采用优化后的模态数根据信息熵最小值原则优化VMD的惩罚因子；接着采用优化后的模态数和惩罚因子对轴承原始振动信号进行VMD分解，获得既定模态数的IMF分量，并且通过比较可获得信息熵最小值所在的IMF分量将其作为敏感IMF分量；最后对选取的敏感IMF分量进行包络解调分析，提取轴承故障特征频率。
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