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作者：孙梦;高丙朋;程静;
单位：新疆大学电气工程学院;
摘要：针对滚动轴承发生早期故障时其故障特征微弱，复杂运行环境下的故障特征容易被噪声淹没的问题，提出了基于改进的人工大猩猩部队（Improved Artificial Gorilla Troops Optimizer, IGTO）算法、优化共振稀疏分解（Resonancebased Sparse Signal Decomposition, RSSD）、多参数与稀疏最大谐波噪声比解卷积（Sparse Maximum Harmonics-to-noise-ratio Deconvolution, SMHD）方法相结合的早期故障诊断方法。首先，以低共振分量的平方包络谱相关峭度（Squared Envelope Spectral Correlated Kurtosis, SE-SCK）负值为目标函数，利用IGTO同时优化RSSD的品质因子Q、权重系数λ和拉格朗日乘子μ，实现小波基函数和耗散函数的最优匹配，以获得富含故障信息的最优低共振分量；其次，将其输入SMHD进行滤波处理；最后，进行包络谱分析提取故障特征。算法对比试验表明，IGTO算法寻优性能显著提高；仿真和XJTU-SY轴承全寿命周期故障信号试验结果表明，所提方法更能有效地提取滚动轴承早期微弱故障特征。
关键词：改进的人工大猩猩部队算法;;共振稀疏分解;;平方包络谱相关峭度;;稀疏最大谐波噪声比解卷积;;早期故障诊断
基金资助：国家重点研发计划项目（2021YFB1506902）;; 新疆维吾尔自治区高校基本科研业务费科研项目（XJEDU2023P025）~~
