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作者：郑则君;宋冬利;朱朝全;严皓;杜新宇;徐潇;
单位：西南交通大学轨道交通运载系统全国重点实验室;湖南省轨道交通装备智能感知与运维工程技术研究中心;中国铁路成都局集团有限公司;
摘要：为实现对轴箱轴承的故障诊断，提出一种基于改进辛几何模态分解(SGMD)与正余弦优化算法(SCA)相结合的轴箱轴承故障诊断方法。该方法改进SGMD方法的嵌入维度选取策略，并将所得多个分量加权融合，以融合信号的分段峭度为适应度值，利用SCA对加权系数迭代寻优，从而获得最优融合信号。采用轴箱轴承数值仿真信号及轴箱轴承试验台的振动加速度试验信号对所提方法分析与验证。结果表明，该方法能有效提取复杂噪声干扰下的轴承故障特征信息，为轴箱轴承故障诊断提供了一种新的解决方案。
关键词：轴箱轴承;;故障诊断;;辛几何模态分解;;正余弦优化;;特征提取
基金资助：中国国家铁路集团有限公司科技研究开发计划项目(N2023J011);; 成都局集团公司科研项目(CX23032)
