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作者：高淑芝;陈雪峰;张义民;
单位：沈阳化工大学装备可靠性研究所;沈阳化工大学信息工程学院;
摘要：针对传统的变分模态分解（VMD）需要预先设置模态个数和惩罚参数，提出了一种基于麻雀搜索算法（SSA）的参数自适应VMD方法。首先，引入一种新的测量指标-相关脉冲，该指标能反映出原始信号与分解模态之间的相关性，并且能有效突出包含丰富信息的模态。其次，基于相关脉冲指标，采用麻雀搜索算法选择最优VMD分解参数。最后，通过最大相关脉冲指标对模态分量进行分析，利用希尔伯特包络谱进行频谱分析。此外，将故障轴承放在轴承寿命试验台上进行仿真验证，实验结果表明该方法在轴承故障特征提取上具有可行性。
关键词：变分模态分解;;麻雀搜索算法;;相关脉冲;;故障特征提取
基金资助：NSFC-国家自然科学重点基金-辽宁联合基金（U1708254）;; 辽宁省特聘教授（[2018]3533）项目
