【摘 要】
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针对滚动轴承故障振动信号的非平稳性和低信噪比的特点,提出基于变分模态分解（VMD）排列熵和粒子群优化支持向量机（PSO-SVM）的滚动轴承故障诊断方法;该方法利用VMD对信号进行预处
【机 构】
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石家庄铁道大学电气与电子工程学院,中车青岛四方机车车辆股份有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（11472179,11372199,51208318）, 河北省自然科学基金项目（A2014210142）
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针对滚动轴承故障振动信号的非平稳性和低信噪比的特点,提出基于变分模态分解（VMD）排列熵和粒子群优化支持向量机（PSO-SVM）的滚动轴承故障诊断方法;该方法利用VMD对信号进行预处理,可得若干本征模态分量（IMFs）,根据包含故障信息的数量筛选出有效IMFs,求其排列熵构造特征向量,建立支持向量机的滚动轴承故障诊断模型,并用粒子群算法优化参数,以提升分类性能;在滚动轴承故障诊断实例中,通过与VMD结合SVM和集成经验模态分解（EEMD）结合PSO-SVM进行对比。结果表明,本文中提出的方法故障诊断的准确
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