【摘 要】
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针对机械故障振动信号在变工况条件下的特征提取与智能诊断问题,该研究提出了一种将变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)的优化算法与深度迁移学习(Deep Trans
【机 构】
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昆明理工大学机电工程学院,云南农业大学机电工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目(51875272),云南省应用基础研究计划重点项目(201601PE00008),云南农业大学自然科学青年基金资助项目(2015ZR13),云南省教育厅科学研究基金项目(2019J0175)
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针对机械故障振动信号在变工况条件下的特征提取与智能诊断问题,该研究提出了一种将变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)的优化算法与深度迁移学习(Deep Transfer Learning,DTL)模型相结合的故障诊断方法。首先,通过多种群差分进化(Multiple Population Differential Evolution,MPDE)算法和包络熵适应度函数来优化VMD,以解决VMD中本征模态函数分解个数k和惩罚因子α难以自适应确定的问题,再将VMD分解
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