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SE-KSD优化的FRFT-VMD轴承故障诊断方法
摘要：提出了一种基于样本熵（SE）和峭度均方差（KSD）优化的分数阶变分模态分解（FRFT-VMD）的
故障特征提取方法，同时结合随机森林（RF）分类器对故障进行自动识别分类。针对分数阶傅里叶
变换中阶次选择对于数据可分性影响较大的问题，提出利用搜寻样本熵最小值来得到分数阶最优
阶次，使得数据中重叠交叉部分在分数域内能更好分离。同时利用峭度均方差准则寻找变分模态
分解最优参数使变分模态分解效果更好。通过数据库和实测数据的研究结果表明，该方法提取的
信号包含更多和更明显的故障特征频率，大幅度提高了滚动轴承不同状态的故障诊断准确率。
关键词：分数阶Fourier变换；变分模态分解；特征提取；故障诊断
SE-KSDOptimizedFRFT-VMDBearingFaultDiagnosisMethod
Abstract：Afaultfeatureextractionmethodbasedonsampleentropy(SE)andkurtosisstandarddeviation(KSD)optimizationof
fractionalvariationalmodaldecomposition(FRFT-VMD)isproposed,andarandomforest(RF)classifieriscombinedtoperform
faultdetection.Automaticrecognitionofclassification.AimingattheproblemthatthechoiceoforderinthefractionalFourier
transformhasagreaterimpactontheseparabilityofdata,itisproposedtosearchfortheminimumentropyofthesampletoobtain
theoptimalorderofthefractionalorder.Makestheoverlappedpartofthedatabetterseparatedinthescoredomain.Atthesame
time,thekurtosisstandarddeviationcriterionisusedtofindtheoptimalparametersofthevariationalmodaldecompositiontomake
theeffectofthevariationalmodaldecompositionbetter.Theresearchresultsbasedondatabasedataandmeasureddatashowthat
thesignalsextractedbythismethodcontainmoreandmoreobviousfaultcharacteristicfrequencies,whichgreatlyimprovesthe
faultdiagnosisaccuracyofrollingbearingsindifferentstate
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