基于JADE-EMD的滚动轴承故障检测

基于JADE-EMD的滚动轴承故障检测基于JADE-EMD的滚动轴承故障检测摘要滚动轴承在工业应用中起着重要的作用，但由于长时间运行和工作环境的恶劣条件，轴承往往容易出现故障。因此，轴承故障的准确检测对于预防设备损坏和提高设备可靠性具有重要意义。本文提出了一种基于JADE-EMD（JointApplicationofDifferentialEvolutionandEmpiricalModeDecomposition）的滚动轴承故障检测方法。首先，利用EMD对滚动轴承振动信号进行分解，得到不同频率的固有模态函数；然后，通过差分进化算法进行特征选择，提取出最具区分能力的特征；最后，采用JADE算法进行滚动轴承状态识别。实验结果表明，该方法在滚动轴承故障检测方面具有较高的准确性和稳定性。关键词：滚动轴承；故障检测；JADE-EMD；特征选择；状态识别引言滚动轴承是工业设备中常见的零部件之一，广泛应用于各种机械系统中，如风力发电机组、电动机、泵和风扇等。然而，由于长时间工作和环境因素的影响，滚动轴承容易发生故障，严重影响设备的正常运行。因此，准确监测和检测滚动轴承的故障状态对于设备的维护和故障诊断具有重要意义。近年来，随着信号处理和机器学习等领域的快速发展，许多方法被提出来用于滚动轴承故障检测。其中，基于振动信号的滚动轴承故障检测方法逐渐成为研究热点。振动信号可以反映滚动轴承的运行状态，通过分析振动信号的特征参数，可以判断轴承是否存在异常。本文提出了一种基于JADE-EMD的滚动轴承故障检测方法。EMD是一种将非线性和非平稳信号进行分解的方法，通过将原始信号分解为一系列固有模态函数（IMF），可以提取出滚动轴承不同频率的振动特征。差分进化算法作为一种优化算法，用于从大量特征中选择出最具区分能力的特征。JADE算法则用于识别滚动轴承的状态。方法1.滚动轴承振动信号采集首先，需要在滚动轴承上安装加速度计或振动传感器，以获取滚动轴承的振动信号。采集的信号可以是时域、频域或时频域信号。2.EMD分解利用EMD方法对滚动轴承振动信号进行分解，将原始信号分解为一系列固有模态函数（IMF）。EMD算法的基本思想是将信号分解成尽可能多的IMF，并确保每个IMF的频率范围不重叠。3.特征提取从各个IMF中提取对滚动轴承故障有区分能力的特征。常用的特征包括均值、方差、峰值因子、裕度指标等。4.特征选择利用差分进化算法进行特征选择，从大量特征中选择出具有最高区分能力的特征。差分进化算法是一种全局优化算法，通过模拟生物进化的过程，不断迭代寻找最优解。5.状态识别利用JADE（JointApplicationofDifferentialEvolution）算法进行滚动轴承的状态识别。JADE算法是一种基于差分进化算法的优化算法，用于解决多目标和多约束问题。实验与结果在本文的实验中，使用了一台滚动轴承实验台进行实验验证。实验台上安装了一个滚动轴承，并采集了正常工作状态和故障状态下的振动信号。通过对实验数据进行处理和分析，得到了不同频率的IMF和特征参数。利用差分进化算法进行特征选择，得到了最优的特征子集。最后，利用JADE算法进行滚动轴承的状态识别。实验结果表明，基于JADE-EMD的滚动轴承故障检测方法具有较高的准确性和稳定性。该方法能够有效地提取滚动轴承故障的振动特征，通过特征选择得到最具区分能力的特征子集，进一步用于滚动轴承状态的识别。结论本文提出了一种基于JADE-EMD的滚动轴承故障检测方法，该方法将EMD和差分进化算法相结合，实现了对滚动轴承故障的准确检测和状态识别。实验结果表明，该方法具有较高的准确性和稳定性。未来的研究可以进一步优化算法，提高滚动轴承故障检测的性能和效率。参考文献：[1]王亚雷,陈振邦,张耀明,等.基于滚动轴承振动的故障诊断与健康评估方法研究进展[J].振动与冲击,2019,38(03):1-8.[2]杨振宇,杨菊花,张文豪,等.一种基于EMD-PCA的滚动轴承故障诊断新方法[J].仪器仪表学报,