【摘 要】
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为精确识别滚动轴承故障类型，针对强非线性及非平稳性信号，分析其混沌特性，结合Lyapunov指数提出优化变分模态分解（OLVMD）方法，利用该方法实现降噪并选取敏感分量重构故障信号。引入分形理论，采用拟合偏差平方和方法对传统的关联维数计算方法进行改进，计算轴承不同状态下的混沌关联维数，并分析了损伤轴承实验数据。结果表明：OLVMD方法可有效剔除无关分量，消除冗余影响；不同状态轴承的关联维数具有显著
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（52006148,51976131,52106262）； 上海“科技创新行动计划”地方院校能力建设资助项目（19060502200）；
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为精确识别滚动轴承故障类型，针对强非线性及非平稳性信号，分析其混沌特性，结合Lyapunov指数提出优化变分模态分解（OLVMD）方法，利用该方法实现降噪并选取敏感分量重构故障信号。引入分形理论，采用拟合偏差平方和方法对传统的关联维数计算方法进行改进，计算轴承不同状态下的混沌关联维数，并分析了损伤轴承实验数据。结果表明：OLVMD方法可有效剔除无关分量，消除冗余影响；不同状态轴承的关联维数具有显著差异，关联维数可作为轴承工作状态监测与诊断的依据，且该方法有良好的鲁棒性和泛化性。
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