【摘 要】
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为克服内燃机振动信号高度耦合、信噪比低,针对果蝇算法本身存在固定步长在搜索后期精度不高和气味判别函数不合理,提出一种改进的果蝇算法,以变分模态算法分解后的单分量模态信号最小功率谱熵作为评判函数,通过IFOA迭代搜索得出VMD分解层数k和惩戒函数α的最优组合,通过参数优化变分模态算法完成内燃机振动信号的降噪预处理。仿真结果表明,改进果蝇算法兼顾全局搜索能力,有效提升局部搜寻精度,参数优化的结果与仿真情况相符。将IFOA-VMD用于内燃机缸盖振动信号降噪预处理,通过平滑伪魏格纳-维利分布进行振动信号时频表征,
【基金项目】
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陕西省自然科学基金项目(2019JQ-712)。
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为克服内燃机振动信号高度耦合、信噪比低,针对果蝇算法本身存在固定步长在搜索后期精度不高和气味判别函数不合理,提出一种改进的果蝇算法,以变分模态算法分解后的单分量模态信号最小功率谱熵作为评判函数,通过IFOA迭代搜索得出VMD分解层数k和惩戒函数α的最优组合,通过参数优化变分模态算法完成内燃机振动信号的降噪预处理。仿真结果表明,改进果蝇算法兼顾全局搜索能力,有效提升局部搜寻精度,参数优化的结果与仿真情况相符。将IFOA-VMD用于内燃机缸盖振动信号降噪预处理,通过平滑伪魏格纳-维利分布进行振动信号时频表征,
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