首先，我们需要定义一个适应度函数，该函数将进行VMD分解并提取各个imf分量的排列熵特征，然后计算这些排列熵的均值作为适应度函数值。这个函数将作为优化算法的输入，用于衡量不同参数组合下的分解效果。在定义适应度函数时，我们需要注意调用之前封装的kVMD函数或直接使用MATLAB的vmd函数进行VMD分解。同时，我们也需要根据所选的熵
文档介绍:一种基于VMD的颤振试飞模态参数辨识方法 王绍楠 卢晓东Summary:颤振试飞信号具有非平稳、模态密集、信噪比(SNR)低的特点。近年来,新发展的变分模态分解方法在处理该类信号时能有效避免模态混叠,且有较好抗噪能= 0～。因频率辨识结果与理论值吻合一直很好,这里仅展示阻尼比的相对误差(取绝对...
40 No 6 )0)1一种基于遗传算法的 VMD 参数优化轴承故障诊断新方法何勇 , 王红 , 谷穗( 兰州交通大学机电工程学院 , 兰州 730070 )摘 要: 为准确提取轴承故障特征信息 , 提出以峭度指标和包络熵为综合目标函数的变分模态分解 ( wrmtwnal mode decomposition , VMD ) 参数优化方法 , 并改进了诊断流程实现了...
为了解决这个问题,提出了一种基于变分模态分解-支持向量机(VMD-SVM)框架的新型智能轨道预测方法。首先,定义了伪阻力系数的概念,将轨道预测问题转化为伪阻力系数预测问题。其次,利用VMD方法分析空间天气参数与伪阻力系数之间的关系,显示出强相关性。此外,结合空间天气特征参数的支持向量机模型被用来预测伪阻力系数,显著提高...
今天给大家带来一期知网以及WOS上从来没有人用过的参数优化方法:红嘴蓝鹊算法RBMO优化SVMD分解! #机器学习 #sci#sci论文 #matlab #算法 - 强盛机器学习于20250106发布在抖音,已经收获了1357个喜欢,来抖音,记录美好生活!
一种基于VMD的颤振试飞模态参数辨识方法
首先,利用麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)优化VMD参数,提取含有故障特征的高频模态分量。然后,对该模态分量进行瞬态提取变换,通过去除短时傅里叶变换中模糊的时频能量,保留与信号瞬态特征密切相关的时频信息,得到故障行波时频域全波形。最后,在故障行波全波形中提取主频分量并标定初始波头与第二反射波头,...
1.参数优化VMD结合1.5维谱的滚动轴承复合故障特征分离方法2.基于蝙蝠算法优化支持向量机的滚动轴承故障诊断3.基于参数优化VMD和改进DBN的滚动轴承故障诊断方法研究4.基于萤火虫算法优化VMD的滚动轴承故障检测5.基于参数优化VMD的滚动轴承故障诊断方法 因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买©...