【摘 要】
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针对转子故障信号中存在非线性、非平稳性的特点,提出采用变分模态分解算法(Variational Mode Decomposition,VMD)对不同程度碰摩信号进行分解,并针对VMD中模态分量个数K、惩
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针对转子故障信号中存在非线性、非平稳性的特点,提出采用变分模态分解算法(Variational Mode Decomposition,VMD)对不同程度碰摩信号进行分解,并针对VMD中模态分量个数K、惩罚因子α两个重要参数需人为设定的问题,提出采用粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)对其进行优化,提高其信噪比,从而提取出更为准确的故障特征;采用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)方法对转子碰摩程度进行识别,针对SVM模型中惩罚参数C
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