【摘 要】
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变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)已被应用于机械故障诊断领域,惩罚因子对分解结果具有重要的影响,针对实际应用中使用单一惩罚因子分解多振源干扰的信号不
【基金项目】
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国家自然科学基金(51975117)
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变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)已被应用于机械故障诊断领域,惩罚因子对分解结果具有重要的影响,针对实际应用中使用单一惩罚因子分解多振源干扰的信号不能有效提取故障特征的问题,提出一种基于参数优化VMD的滚动轴承故障特征提取方法。根据峭度最大值原则确定分解层数K;通过鲸鱼算法优化选择各模态对应的惩罚因子,实现各模态对应最佳惩罚因子的自适应选择,获得信号的最优模态分解;根据峭度准则筛选分解后的模态分量并进行包络解调,提取轴承故障特征。仿真信号和工程数据的分析结
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