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申请/专利权人：淮阴工学院
摘要：本发明公开了一种利用改进金豺优化算法和变分模态分解的信号处理方法，涉及信号处理领域。对金豺优化算法易陷入局部最优解，采用Tent混沌映射改良。对金豺优化算法容易过早收敛，收敛精度不高，采用自适应t变异改良。用自适应策略提高了金豺优化算法的适应性和鲁棒性。用反向学习策略提高金豺优化算法搜索的效率和准确性。用Cao算法对奇异谱分析中的窗口长度进行寻优，用奇异谱分析对信号进行首次降噪。最后用改进后的金豺优化算法对变分模态分解的关键参数寻优，使用变分模态分解重构信号，进行特征提取，解决故障信号被淹没的问题。本发明对在各种恶劣环境下运行的电机轴承的振动信号，都能够准确的提取出故障特征，拥有良好的鲁棒性。
主权项：1.一种利用改进金豺优化算法和变分模态分解的信号处理方法，其特征在于，具体操作步骤包括：步骤1：获取滚动轴承不同状态下的振动信号且为每组振动信号数据加噪声；步骤2：先采用Cao算法对奇异谱分析SSA的窗口长度进行寻优，再利用寻优后的奇异谱分析SSA对信号降噪；步骤3：对金豺优化算法GJO改进，利用Tent混沌映射进行初始化；在金豺优化算法GJO迭代后期引入自适应t变异，改进金豺优化算法中的个体变异策略部分；利用自适应策略改进金豺狩猎的行为，利用反向学习策略方法将种群个体的位置的每个维度以上下边界的中值为轴线在另一侧随机生成新的维度值；步骤4：使用改进后的金豺优化算法IGJO优化变分模态分解VMD的关键参数，对步骤2降噪后的信号进行变分模态分解VMD，实现对降噪信号的特征提取。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 淮阴工学院 一种利用改进金豺优化算法和变分模态分解的信号处理方法
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