基于SSA-VMD和熵的特征值提取方法

摘要：

针对滚动轴承早期故障微弱难以识别、无法有效提取故障信息特征的问题,提出一种基于SSA优化的结合了变分模态分解与熵的特征值提取方法.方法利用麻雀搜寻算法对变分模态分解算法中的参数进行寻优,将包络熵选取为目标函数;根据峭度筛选后续需要的IMF分量,计算筛选后的IMF分量的样本熵与排列熵共同组成特征向量;采用WOA-SVM进行诊断识别,以验证该方法的有效性.经实验分析与对比,本方法能够有效提取信号的特征值,显著提高了分类识别的准确率.

关键词：特征提取、变分模态分解、麻雀搜寻算法、样本熵、排列熵、故障识别

所属期刊栏目：43

分类号：TP206+.3(自动化技术及设备)

资助基金：辽宁省自然科学基金No.2019-ZD-0213

在线出版日期：2022-09-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：42-45