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作者：陈志刚;杨远鹏;王衍学;
单位：北京建筑大学机电与车辆工程学院;北京市建筑安全监测工程技术研究中心;
摘要：为解决在强噪声背景下滚动轴承故障特征提取精度较低问题，提出一种麻雀搜索算法（SSA）优化变分模态提取（VME），并结合稀疏最大谐波噪声比解卷积（SMHD）的诊断方法。首先，利用SSA对VME进行优化，以能量特征指标为适应度函数，选取最优的惩罚因子和中心频率参数；然后，将选取的最优参数输入到VME中进行信号分解，得到期望模态分量；再后，对提取到的模态分量进行解卷积处理，利用稀疏因子和谐波噪声比进一步抑制噪声，提高信号的信噪比；最后，对经SMHD处理后的信号进行包络谱分析，提取出故障特征频率。实验结果表明，该方法能更加有效地剔除多余噪声信号，增强冲击脉冲信号，在故障特征频率及多个倍频处均能清晰观察到故障特征频率
关键词：轴承故障诊断;;变分模态提取;;能量特征指标;;麻雀搜索算法;;稀疏最大谐波噪声比解卷积
基金资助：国家自然科学基金项目(52275079);; 北京市教育科学“十四五”规划课题(CDDB22195);; 北京建筑大学教育科学研究项目(Y2007);; 北京建筑大学2024年度研究生教育教学质量提升项目(J2024010)
