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為解決變分模態(tài)分解方法在提取齒輪箱滾動(dòng)軸承的故障特征頻率時(shí)受模態(tài)個(gè)數(shù)和懲罰項(xiàng)系數(shù)影響的問題，提出了種基于人工魚群算法優(yōu)化變分模態(tài)分解的軸承故障診斷方法。首先，利用人工魚群算法優(yōu)化變分模態(tài)分解方法的模態(tài)個(gè)數(shù)和懲罰項(xiàng)系數(shù);其次，故障振動(dòng)信號(hào)經(jīng)優(yōu)化的變分模態(tài)分解方法分解，獲得若干模態(tài)分量;最后，篩選包絡(luò)熵值最小的分量進(jìn)行包絡(luò)分析，提取故障特征頻率。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：在優(yōu)化參教過程中，子優(yōu)收斂時(shí)間縮短46%，并最終有效提取軸承故障特征頻率。研究結(jié)果可解決變分模態(tài)分解方法受參數(shù)影響的問題，實(shí)現(xiàn)軸承故障診斷，具有實(shí)際意義。
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