【摘 要】
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针对海水泵复杂多源激励特征提取问题，提出一种基于海鸥优化算法（SOA）、变分模态分解（VMD）和独立分量分析（ICA）相结合的海水泵激励源特征提取方法。基于单通道测量信号，采用VMD算法与SOA优化算法，选取信号平方包络谱峭度统计量作为适应度函数，寻优获取模态分解数量K、惩罚系数α及特征模态函数（IMF）分量。采用信号排列熵作为噪声检验函数，合理选取排列熵阀值，对IMF分量进行噪声筛选，获取非噪声
【基金项目】
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基础产品创新科研（0207024）；
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针对海水泵复杂多源激励特征提取问题，提出一种基于海鸥优化算法（SOA）、变分模态分解（VMD）和独立分量分析（ICA）相结合的海水泵激励源特征提取方法。基于单通道测量信号，采用VMD算法与SOA优化算法，选取信号平方包络谱峭度统计量作为适应度函数，寻优获取模态分解数量K、惩罚系数α及特征模态函数（IMF）分量。采用信号排列熵作为噪声检验函数，合理选取排列熵阀值，对IMF分量进行噪声筛选，获取非噪声IMF分量信号。非噪声IMF分量与原输入信号组合，采用快速独立成分分析（Fast-ICA）算法，计算得到激励源信号向量，从而实现激励源特征信号提取。通过实船海水泵激励源特征提取试验及对比分析，验证了特征提取方法有效性。研究结果表明，提出的SOA-VMD-ICA算法，满足单通道测量条件海水泵激励源特征提取准确要求。
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