热能动力工程

作者：孙 康，岳敏楠，金江涛，李 春

单位：上海理工大学 能源与动力工程学院，上海 200093,,上海理工大学 能源与动力工程学院，上海 200093,,上海理工大学 能源与动力工程学院，上海 200093,,上海理工大学 能源与动力工程学院，上海 200093;上海市动力工程多项流动与传热重点实验室，上海 200093,

关键词：变分模态分解;灰狼算法;轴承;分形;随机近邻嵌入;故障诊断

基金：国家自然科学基金（52006148,51976131）；上海“科技创新行动计划”地方院校能力建设项目（19060502200）

滚动轴承早期损伤信号特征量缺失且易被环境噪声掩盖，根据分形理论，结合灰狼优化算法(GWO)提出改进变分模态分解方法(Improved Variational Mode Decomposition,IVMD)，求解各模态多种非线性特征量，并采用随机近邻嵌入理论(tdistributed Stochastic Neighbor Embedding,tSNE)进行降维分类，以实现无监督故障诊断。基于轴承损伤实验数据，验证所提方法的可靠性。结果表明：采用IVMD所获模态与多种非线性值构建的特征矩阵更具代表性，可诊断轴承微弱故障；与现有方法相比，所提方法聚类表现更清晰，分类准确率更高,且具有良好的鲁棒性。

来源：2022年第3期

《热能动力工程》期刊编辑部

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