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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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