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遗传算法优化变分模态分解在轴承故障特征提取中的应用
单玉庭, 刘韬, 褚惟, 缪护
噪声与振动控制
2024, 44 (1):
148-153.
针对变分模态分解(Variational Mode Decomposition，VMD)过程中模态分量个数和惩罚参数大小依赖先验知识，单一或顺序优化单一参数可能导致局部最优的问题，提出以包络熵和包络峭度因子作为适应度函数，利用遗传算法全局寻优的特点，对VMD的模态分量个数和惩罚参数组合进行优化。通过最优参数组合下的VMD对信号进行分解，可以获得多个本征模态分量( Intrinsic Mode Function，IMF )，选择适应度函数最小IMF分量作为有效IMF分量进行包络解调，从中提取轴承信号的故障特征频率。对多种轴承故障类型信号进行分析并与其他方法对比，结果表明所提方法能有效提取轴承故障特征，有助于实现微弱故障条件下轴承故障特征频率的准确提取。
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