【摘 要】
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为实现柴油机故障的快速诊断,针对变分模态分解(VMD)的不足,提出一种改进的VMD方法,利用改进自适应遗传算法(IAGA)对VMD的参数进行优化。对IAGA的交叉和变异算子进行改进,将V
【机 构】
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陆军军事交通学院汽车士官学校,陆军军事交通学院投送装备保障系,武汉理工大学汽车学院
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为实现柴油机故障的快速诊断,针对变分模态分解(VMD)的不足,提出一种改进的VMD方法,利用改进自适应遗传算法(IAGA)对VMD的参数进行优化。对IAGA的交叉和变异算子进行改进,将VMD分解结果中的局部极小排列熵值作为整个进化过程中的适应度值,对VMD的模态数K与惩罚因子α进行迭代寻优,得到最优参数组合。利用优化后的VMD对曲轴轴承故障模拟实验振动信号进行分解,根据排列熵值大小选择故障分量并提取能量,利用支持向量机(SVM)对故障模式进行识别。仿真分析和曲轴轴承故障模拟实验验证该方法有效。
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