【摘 要】
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基于经验模态分解(EMD)算法的递归特性提出优化变分模态分解(VMD)算法,结合能量熵方法构建多模态特征矩阵,通过鲸鱼算法优化的支持向量机技术(OSVM)实现轴承的故障诊断,并验
【机 构】
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上海理工大学能源与动力工程学院,上海200093;上海市动力工程多相流动与传热重点实验室,上海200093
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基于经验模态分解(EMD)算法的递归特性提出优化变分模态分解(VMD)算法,结合能量熵方法构建多模态特征矩阵,通过鲸鱼算法优化的支持向量机技术(OSVM)实现轴承的故障诊断,并验证所提算法的有效性.结果 表明:基于VMD算法和能量熵构建的多模态特征矩阵对故障的区分度优于EMD算法和能量熵方法;与现有方法相比,所提VMD-OSVM算法在变负载和噪声环境下的诊断准确率分别高出13.8％与30％,体现了该算法良好的鲁棒性和泛化性能;在相同计算资源下,所提VMD-OSVM算法的运行时间更短,效率更高.
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