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針對包絡估計函數解調時出現的突變問題，提出奇異區間包絡重構局部均值分解方法。該方法確定包絡估計函數解調突變原因為包絡線存在交叉，為此定義交叉局部區域為奇異區間，結合極值對稱理論增廣該區間插值點，應用三次埃爾米特插值進行局部重構，形成奇異區間包絡重構算法。仿真信號和往復壓縮機軸承故障診斷應用證明，本文所提方法解決了包絡線交叉問題，抑制了解調突變現象，分解結果故障特征更***。關鍵詞：LMD；重構包絡；解調突變；往復式壓縮機；故障診斷黑龍江故障機理研究模擬實驗臺電話故障機理研究模擬實驗臺是科學研究的重要平臺。

標準壓電式加速度傳感器三角剪切結構，基座應變小，溫度瞬態響應低，敏感元件為高穩定的特種陶瓷或石英，靈敏度穩定性好。傳感器采用兩端 M5 螺孔設計，便于背對背標定。1.測量通道數量：四通道、八通道、十六通道、傳感器同時數據信號采集。2.支持傳感器類型：壓電式傳感器振動，噪聲聲級計，轉速計（*四通道）、電壓型輸出傳感器。3.數模轉換器精度：24AD位。4.支持比較高采樣頻率：比較高100kHz/通道，多種量程范圍可選。5.輸入精度：相位：優于0.1度，幅值：優于0.1%。6.儀器比較高動態范圍：110dB。

針對滾動軸承故障類型和損傷程度難以識別的問題，提出一種基于變分模態分解（VariationalModeDecomposition,VMD）和Gath-Geva（GG）模糊聚類相結合的滾動軸承故障分類方法。該方法通過對已知滾動軸承故障信號進行VMD分解，利用分量頻率中心的大小確定分解模態的數量，將所得本征模態分量組成初始特征矩陣進行奇異值分解；選取3個比較大奇異值作為GG聚類算法的輸入，得到已知故障信號的隸屬度矩陣和聚類中心；通過待測信號初始隸屬度矩陣與已知故障信號聚類中心之間的海明貼近度識別滾動軸承的故障類型和損傷程度。通過滾動軸承振動數據對所述方法的有效性進行驗證，瓦倫尼安教學設備桌面式齒輪故障教學平臺便攜式轉子軸承教學實驗臺桌面式轉子軸承故障教學平臺轉子動力學研究實驗臺故障機理研究教學平臺轉子軸承綜合故障模擬實驗臺診斷臺轉子軸承教學平臺故障機理研究模擬實驗臺的穩定性至關重要。

：為了解決變分模態分解的參數選取問題并更準確的提取軸承故障特征信息，提出了一種多目標優化變分模態分解（VMD）的軸承故障診斷方法。建立了以信息熵、相關系數和峭度的目標函數以及綜合評價指標，將VMD的參數優化問題轉換成多目標優化的帕累托（Pareto）問題。首先，利用多目標粒子群優化算法（MOPSO）對三個目標函數進行尋優，得到VMD參數組合的比較好Pareto解集；其次，對Pareto解集用綜合評價指標對其進行評價，確定出VMD的比較好參數組合；利用已確定的比較好參數組合對軸承故障信號進行VMD分解，得到若干本征模態分量（IMFs）；再利用綜合評價指標選擇出比較好IMF，提取故障特征。仿真信號和實際軸承振動信號分析結果表明所提方法的有效性。關鍵詞：變分模態分解；故障診斷；信息熵；峭度；多目標粒子群優化算法滑動軸承油膜故障機理研究模擬實驗臺。安徽故障機理研究模擬實驗臺定制

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