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摘要
为解决滚动轴承微弱故障信号不明显、识别故障类型准确率不高及变分模态分解(VMD)分解时参数主要依靠人为设定的问题，提出一种基于麻雀搜索算法(SSA)优化VMD参数与BP神经网络相结合的故障诊断方法。首先，使用麻雀搜索算法对VMD分解的模态分解个数及惩罚因子进行优化，搜索全局得出最优参数组合；利用优化后的参数对故障信号进行VMD分解，将分解后的本征模态分量导入BP神经网络进行模式识别。结果表明：与EMD、未优化VMD相比，优化参数后的VMD具有更高的故障诊断率99.53%,使故障诊断效果进一步提升。
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单位长春大学
