基于迭代SGMD與改進MOMEDA的滾動軸承微弱故障診斷

摘要： 針對強背景噪聲下滾動軸承故障特征微弱的問題，提出一種基于迭代辛幾何模態(tài)分解(ISGMD)與改進多點最優(yōu)最小熵解卷積調整(IMOMEDA)相結合的故障診斷方法。首先，利用ISGMD對故障信號進行分解并基于綜合指標選取最優(yōu)分量；其次，根據多點峭度譜確定MOMEDA的故障周期，利用白鷺群優(yōu)化算法(ESOA)對濾波器長度進行自適應尋優(yōu)，通過IMOMEDA對最優(yōu)分量進行解卷積處理；最后，... （共7頁）