Mechanical Incipient Fault Detection and Performance Analysis Using Adaptive Teager-VMD Method

峰度 混乱的 随机性 信号(编程语言) 断层(地质) 计算机科学 能量(信号处理) 模式识别(心理学) 希尔伯特-黄变换 模式(计算机接口) 人工智能 算法 工程类 数学 统计 地质学 地震学 操作系统 程序设计语言
作者
Huipeng Li,Bo Xu,Fengxing Zhou,Huayan Pu
出处
期刊:Applied sciences [Multidisciplinary Digital Publishing Institute]
卷期号:13 (10): 6058-6058
标识
DOI:10.3390/app13106058
摘要

For large rotating machinery with low speed and heavy load, the incipient fault characteristics of rolling bearings are particularly weak, making it difficult to identify them effectively by direct signal processing methods. To resolve this issue, we propose a novel approach to detecting incipient fault features that combines signal energy enhancement and signal decomposition. First, the structure of a conventional Teager algorithm is modified to further increase the energy of the micro-impact component and hence the impact amplitude. Then, a kind of composite chaotic mapping is constructed to extend the original fruit fly optimization algorithm (FOA) framework, improving the FOA’s randomness and search power. The effective intrinsic mode functions (IMFs) are determined by searching for the optimal combination values of the key parameters of the variational mode decomposition (VMD) with the improved chaotic FOA (ICFOA). The kurtosis index is then used to select the IMFs that are most relevant to the fault characteristics information. Finally, the sensitive components are analyzed to identify multiple early fault characteristics and determine detailed information about the faults. Moreover, the approach is evaluated by a simulation signal and a measured signal. The comprehensive evaluation indicates that the approach has clear advantages over other excellent methods in extracting the incipient fault feature information of the equipment and has great potential for application in engineering.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
刚刚
Smile:)完成签到 ,获得积分10
1秒前
1秒前
芋圆Z.完成签到,获得积分10
2秒前
赵亚伟发布了新的文献求助10
3秒前
ZZZ完成签到,获得积分10
5秒前
栗子完成签到 ,获得积分10
7秒前
等待的盼波完成签到,获得积分10
7秒前
CAOHOU应助嘟嘟请让一让采纳,获得10
7秒前
7秒前
天天向上完成签到,获得积分10
7秒前
野原小龙虾完成签到,获得积分10
8秒前
time完成签到,获得积分10
8秒前
8秒前
阿绿发布了新的文献求助10
12秒前
13秒前
13秒前
雨柏完成签到 ,获得积分10
13秒前
wanci应助qwe1108采纳,获得10
14秒前
明天过后完成签到,获得积分10
16秒前
jin完成签到,获得积分10
17秒前
yhy完成签到 ,获得积分10
18秒前
黑色卡布奇诺完成签到,获得积分20
18秒前
tanglu发布了新的文献求助10
18秒前
可爱的函函应助梁大海采纳,获得10
18秒前
成就绮琴完成签到 ,获得积分10
19秒前
xicifish完成签到,获得积分10
19秒前
目光之澄完成签到,获得积分10
20秒前
wanci应助研友_ndDPBn采纳,获得10
20秒前
耍酷的白梦完成签到,获得积分10
21秒前
miracle完成签到 ,获得积分10
22秒前
coding完成签到,获得积分10
23秒前
24秒前
犹豫水蓝完成签到,获得积分10
25秒前
yin完成签到,获得积分10
25秒前
JUGG完成签到,获得积分10
25秒前
CipherSage应助阿湫采纳,获得10
26秒前
FIN应助手机采纳,获得20
26秒前
星辰大海应助东黎采纳,获得10
26秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
26秒前
高分求助中
【提示信息,请勿应助】关于scihub 10000
Les Mantodea de Guyane: Insecta, Polyneoptera [The Mantids of French Guiana] 3000
徐淮辽南地区新元古代叠层石及生物地层 3000
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
Global Eyelash Assessment scale (GEA) 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 550
Research on Disturbance Rejection Control Algorithm for Aerial Operation Robots 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4038524
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3576221
关于积分的说明 11374737
捐赠科研通 3305912
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1819354
邀请新用户注册赠送积分活动 892688
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 815048