蛙跳算法优化品质因子的共振稀疏分解方法

简介

由于滚动轴承在工程实际中的应用场景复杂多变,早期的滚动轴承故障容易被高强背景的噪声所掩盖,传统的故障特征提取方法效果不理想。针对现有共振稀疏分解方法的品质因子手动选取不严谨的问题,提出蛙跳算法优化参数模型,将品质因子进行蛙跳算法优化,再将得到的最优品质因子组合输入到共振稀疏分解模型中进行处理,得到低共振分量,将低共振分量进行Hilbert解调分析。设定低共振分量的峭度值最大为目标,进行蛙跳迭代寻优,最终实现了故障频率的识别。