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谢鸿凯 (谢鸿凯.) [1] | 鲍光海 (鲍光海.) [2]

Abstract:

针对大背景噪声下交流继电器的交流声故障特征提取效果不佳的问题,提出了一种基于参数优化变分模态分解(VMD)的故障特征提取方法.首先,采用樽海鞘群算法(SSA)对VMD的参数进行寻优,利用得到的最优值对故障信号进行VMD分解,得到若干本征模态函数(IMF),然后根据峭度准则筛选分解后的IMF分量,选择峭度最大的IMF分量作为有效分量,进行Hilbert包络解调分析,提取交流声故障特征.最后,仿真信号和实验数据的分析结果表明,相比于经验模态分解(EMD)方法,所提方法提取交流继电器的交流声故障特征可行且效果更佳,具有较高的应用价值.

Keyword:

交流声 变分模态分解 峭度准则 故障特征提取 樽海鞘群算法

Community:

  • [ 1 ] [谢鸿凯]福州大学
  • [ 2 ] [鲍光海]福州大学

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Source :

电器与能效管理技术

ISSN: 2095-8188

CN: 31-2099/TM

Year: 2022

Issue: 6

Page: 51-56,63

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