【摘 要】
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针对动态混合轴承信号盲分离问题,提出一种基于遗传机制改进的自适应惯性权重粒子群(GA-AW-PSO)方法。该方法以分离信号负熵作为目标函数,依据粒子适应度差值自适应调节惯性
【基金项目】
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国家自然科学基金(61671095,61371164,61275099)
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针对动态混合轴承信号盲分离问题,提出一种基于遗传机制改进的自适应惯性权重粒子群(GA-AW-PSO)方法。该方法以分离信号负熵作为目标函数,依据粒子适应度差值自适应调节惯性权重,以减少无效迭代次数;同时引入遗传杂交机制,增加了种群的多样性,有利于处理动态混合信号;此外,为降低算法复杂度将正交矩阵表示为参数化的形式。仿真表明,该方法对动态混合的模拟机械信号盲分离时性能优于传统算法;能分离实际动态轴承信号,达到了故障检测目的。
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