【摘 要】
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为了准确提取轴承早期故障特征，提出了一种基于改进灰狼算法（IGWO）优化变分模态分解（VMD）的轴承早期故障诊断方法。该方法通过在传统灰狼算法（GWO）中融合鲸鱼算法的搜索理论，提高了传统GWO的全局搜索能力。在优化过程中将各个模态分量的互信息与峭度进行有机结合生成加权互信息，作为优化目标函数。通过优化获得VMD最优参数并对信号进行VMD分解，提取出峭度最大的模态进行包络解调分析。与GWO-VMD
【基金项目】
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浙江省省属高校科研院所基本科研业务费专项资金（2019J00046）； 浙江省自然科学基金（LQ18F010009）；
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为了准确提取轴承早期故障特征，提出了一种基于改进灰狼算法（IGWO）优化变分模态分解（VMD）的轴承早期故障诊断方法。该方法通过在传统灰狼算法（GWO）中融合鲸鱼算法的搜索理论，提高了传统GWO的全局搜索能力。在优化过程中将各个模态分量的互信息与峭度进行有机结合生成加权互信息，作为优化目标函数。通过优化获得VMD最优参数并对信号进行VMD分解，提取出峭度最大的模态进行包络解调分析。与GWO-VMD、经验模态分解（EMD）进行对比，证明所提出的方法在强背景噪声下提取早期故障特征具有明显的优势。
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