【摘 要】
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针对麻雀搜索算法(SSA)在迭代后期种群多样性减少,导致算法易陷入局部极值解的问题,引入t分布变异策略对SSA进行改进,并采用改进的SSA对变分模态分解(VMD)进行参数优化,以得到VMD算法的最优参数组合。将改进的SSA-VMD算法与精细复合多尺度模糊熵(RCMFE)结合,开展往复压缩机轴承间隙故障特征提取研究。结果表明,相比原SSA-VMD算法,改进的SSA-VMD算法在进行RCMFE特征分析
【基金项目】
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黑龙江自然科学基金联合引导项目(LH2021E021); 东北石油大学青年科学基金项目(2018ANC-31); 全国大学生创新创业训练计划项目(202110220005);
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针对麻雀搜索算法(SSA)在迭代后期种群多样性减少,导致算法易陷入局部极值解的问题,引入t分布变异策略对SSA进行改进,并采用改进的SSA对变分模态分解(VMD)进行参数优化,以得到VMD算法的最优参数组合。将改进的SSA-VMD算法与精细复合多尺度模糊熵(RCMFE)结合,开展往复压缩机轴承间隙故障特征提取研究。结果表明,相比原SSA-VMD算法,改进的SSA-VMD算法在进行RCMFE特征分析时具有更好的可分性,故障识别准确率更高。
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