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作者：陈庆光;徐延辉;张祯江;郭武;
单位：山东科技大学机械电子工程学院;
摘要：针对旋风机旋转失速信号特征的识别与提取，提出了一种参数优化的变分模态分解(VMD)方法。首先，为了消除人为选择VMD参数的影响，提出一种以平均包络熵为目标函数的蛙跳优化算法，对VMD算法的模态个数K和惩罚因子α进行优化选取，实现了参数K和α的合理自动选取；然后，通过模拟信号验证了参数优化后的VMD方法的有效性；最后，利用参数优化的VMD方法对风机失速信号进行处理和分析，研究风机失速的频谱特性，并与经验模态分解(EMD)结果进行对比分析。研究结果表明：与EMD方法相比，参数优化的VMD方法在处理模态混叠方面更具有优势，其处理效果明显优于EMD，分解得到的IMF分量个数也少于EMD，易区分特征频率；另外，以优化获取的参数组合处理风机的失速信号时，能够很好地揭示失速特征频率在失速发展过程中的变化规律，对应于频率分量的波动，从大尺度的频率波动转变为小尺度的频率波动。
关键词：对旋风机;;旋转失速;;变分模态分解;;特征识别与提取
基金资助：山东省自然科学基金项目(ZR2021ME242)
