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| 优化参数VMD和MED在列车齿轮箱滚动轴承故障诊断中的应用 | |
| 作者姓名： | 李长青 林建辉 胡永旭 |
| 作者单位： | 1.西南交通大学 牵引动力国家重点试验室,四川 成都 610031 |
| 摘 要： | 针对强噪声情况下列车齿轮箱滚动轴承早期故障特征提取困难的问题,提出基于最小熵解卷积(minimum entropy deconvolution,MED)与参数优化变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)相结合的故障诊断方法.首先利用MED对轴承振动信号进行降噪;其次,采用离散... |
| 关 键 词： | 高速列车 列车齿轮箱 滚动轴承 最小熵解卷积 变分模态分解 参数优化 离散差分进化算法 故障诊断 |
| 收稿时间： | 2018-07-25 |
| 修稿时间： | 2019-08-17 |
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