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作者：孟祥敏;李峰;
单位：赤峰工业职业技术学院工业服务学院;内蒙古科技大学机械工程学院;
摘要：为确保故障信号分解获得分量中包含有效故障特征，达到最优处理性能，文中选择经过改进遗传算法(IGA)来实现变分模态分解(VMD)算法分量数K与惩罚因子α的组合，并结合模态分量和初始信号相关程度，再对最优分量实施包络解调，从中提取获得故障信号特征数据。信号仿真结果表明：该算法已经实现了仿真合成信号的准确分离，达到了理想的分离性能，有助于从信号包络谱内提取获得故障信号频率。实测信号分析结果，故障信号实施包络解调后具有周期变化的特点，形成了突出的谱峰，有助于对齿轮箱轴承故障准确分析。利用该方法分析齿轮箱轴承故障实现了故障特征的准确采集，能够为设备后续维修与故障诊断提供重要参考价值，充分满足了实际工程应用的需求。
关键词：遗传算法;;变分模态分解;;轴承;;故障特征提取
基金资助：内蒙古自治区高等学校科学研究项目(NJZY122437)
