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改进鲸优化变分模态分解在轴承故障诊断中的应用( Application of variational mode decomposition optimized with improved whale optimization algorithm in bearing failure diagnosis )
HWA B WB Fei ZBC Lu
滚动轴承振动信号具有不稳定、非线性、故障特征信息弱、信噪比低等特点。针对这些问题，提出了一种基于变分模式分解(VMD)的故障诊断方法，并通过试验台的故障实验验证了该方法的有效性。具体地说，对鲸鱼优化算法(WOA)进行了改进，将线性参数a1替换为非线性规则。这种替换有效地提高了求解精度和收敛速度。然后，利用IWOA对VMD参数进行了优化。实验结果表明，用IWOA优化后的VMD能有效地提取滚动轴承早期故障特征，增强了故障特征的弱信息。
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