在機械設備運行過程中，零部件的運動產生振動和沖擊，包含著豐富的設備健康運行狀態信息[1-2]。振動沖擊往往是由零部件之間的碰撞敲擊產生，其幅值大小、出現位置表現著設備的健康狀態。在航空、船舶、石油化工等領域的機械設備中，包括航空發動機、內燃機、齒輪箱、往復壓縮機、泵等，沖擊振動是常見的故障模式[3-5]。因此，監測機械振動信號中的沖擊成分可有效反映機械部件運行的健康狀態，對設備進行故障診斷具有重要的意義。振動信號沖擊成分呈現多頻段分布，并伴隨著噪聲干擾，不同頻率成分的沖擊在時域混疊等問題[8-9]。以上情況，導致了復雜機械設備的實際振動監測信號的分析難度，造成了早期故障沖擊特征難以捕捉等問題。更進一步地，其中一些往復機械（柴油機、往復壓縮機、往復泵等）的振動信號的沖擊成分在時域分布上呈現周期性間隔特點，與曲軸特定轉角對應[10-12]，單從回轉設備的頻域分析方法在此并不適應。由于實際振動信號的頻域復雜性和時域多沖擊分布特點，因此需要對采集的振動沖擊信號進行頻域分解和時域沖擊的提取，為后續特征提取和故障診斷奠定基礎。故障機理研究模擬實驗臺的實驗結果具有重要意義。遼寧高質量故障機理研究模擬實驗臺

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：為了解決變分模態分解的參數選取問題并更準確的提取軸承故障特征信息，提出了一種多目標優化變分模態分解（VMD）的軸承故障診斷方法。建立了以信息熵、相關系數和峭度的目標函數以及綜合評價指標，將VMD的參數優化問題轉換成多目標優化的帕累托（Pareto）問題。首先，利用多目標粒子群優化算法（MOPSO）對三個目標函數進行尋優，得到VMD參數組合的比較好Pareto解集；其次，對Pareto解集用綜合評價指標對其進行評價，確定出VMD的比較好參數組合；利用已確定的比較好參數組合對軸承故障信號進行VMD分解，得到若干本征模態分量（IMFs）；再利用綜合評價指標選擇出比較好IMF，提取故障特征。仿真信號和實際軸承振動信號分析結果表明所提方法的有效性。關鍵詞：變分模態分解；故障診斷；信息熵；峭度；多目標粒子群優化算法

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