基于AVMD-ASWT-PCNN的滾動(dòng)軸承故障識(shí)別方法

摘要： 針對(duì)傳統(tǒng)方法直接舍棄高頻分量導(dǎo)致信號(hào)降噪不充分和信號(hào)在時(shí)、頻域表征效果不好的問題，提出一種基于自適應(yīng)變分模態(tài)分解融合自適應(yīng)同步壓縮小波變換(AVMD-ASWT)的少噪聲時(shí)頻圖像生成方法，在此基礎(chǔ)上結(jié)合動(dòng)態(tài)慣性權(quán)重粒子群優(yōu)化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(PCNN)實(shí)現(xiàn)滾動(dòng)軸承故障的識(shí)別。采用AVMD-ASWT算法對(duì)軸承振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行二次處理，同時(shí)引入互信息熵-相關(guān)系數(shù)準(zhǔn)則，獲得高分辨率的少噪聲時(shí)頻... （共9頁(yè)）