【摘 要】
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针对强背景噪声环境下，滚动轴承早期微弱故障特征难以准确提取的问题，提出一种参数优化的变分模态分解（VMD）和支持向量机（SVM）的故障诊断方法。先对轴承振动信号进行VMD分解，并以局部极大包络谱峰值因子作为适应度函数，利用粒子群寻优算法（PSO）对VMD的影响参数（惩罚因子α及分解个数K）进行自适应选择，获取包含故障特征的最佳模态分量；计算各个分量的指标特征，根据递归特征消除（RFE）方法筛选出能
【基金项目】
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国家自然科学基金（61763037）； 内蒙古自然科学基金（2019LH06007）；
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针对强背景噪声环境下，滚动轴承早期微弱故障特征难以准确提取的问题，提出一种参数优化的变分模态分解（VMD）和支持向量机（SVM）的故障诊断方法。先对轴承振动信号进行VMD分解，并以局部极大包络谱峰值因子作为适应度函数，利用粒子群寻优算法（PSO）对VMD的影响参数（惩罚因子α及分解个数K）进行自适应选择，获取包含故障特征的最佳模态分量；计算各个分量的指标特征，根据递归特征消除（RFE）方法筛选出能表征轴承运行状态的5个关键特征，构建故障特征向量组；将特征向量作为SVM的输入，轴承运行状态为输出，建立SVM轴承状态分类识别模型。通过西储大学平台轴承数据对算法进行验证，结果表明上述方法能够实现滚动轴承不同故障的准确识别。
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