【摘 要】
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针对强噪声背景下旋转机械早期故障诊断的难题,提出一种基于变分模态分解与变尺度多稳随机共振的微弱故障信号特征提取方法。首先应用参数优化的变分模态分解（variational mod
【机 构】
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燕山大学河北省测试计量技术及仪器重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金（51475407）,河北省人社厅“三三三人才工程”培养项目（A2016002018）
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针对强噪声背景下旋转机械早期故障诊断的难题,提出一种基于变分模态分解与变尺度多稳随机共振的微弱故障信号特征提取方法。首先应用参数优化的变分模态分解（variational mode decomposition,VMD）算法对微弱故障信号进行分解,得到若干本征模态分量（intrinsic mode function,IMF）;然后通过峭度准则筛选出其中峭度最大的IMF分量;最后对该IMF分量进行变尺度多稳随机共振,实现微弱故障信号的增强。实例表明：在强噪声背景下,利用参数优化VMD分解与变尺度多稳随机共振相
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