【摘 要】
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针对变分模态分解（Variational Mode Decomposition,VMD）中分解模态个数需要凭经验去预先设置这一问题,提出一种基于幅值谱的粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization,PSO）对
【机 构】
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沈阳航空航天大学自动化学院,上海航空测控技术研究所故障诊断与健康管理技术航空科技重点实验室
【基金项目】
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航空科学基金(20153354005,20163354004);国防基础科研项目(Z052012B002);辽宁省自然科学基金(2014024003)
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针对变分模态分解（Variational Mode Decomposition,VMD）中分解模态个数需要凭经验去预先设置这一问题,提出一种基于幅值谱的粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization,PSO）对VMD参数进行优化的方法,并应用到齿轮故障特征参数提取中。首先,根据齿轮振动信号的特点,选取了幅值谱作为PSO的适应度函数,利用基于幅值谱的PSO求取VMD参数中的模态分解个数K和惩罚因子α;其次,使用参数组合[K,α]优化后的VMD来分解采集的齿轮数据,可得K个模态分量;最
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