基于 SA-GA 模糊熵的 VMD 算法在爆破振动信号分解中的应用

针对变分模态分解(VMD)算法预设参数选择的问题,提出了一种基于 SA-GA 模糊熵的 VMD 参数优化 算法,该算法结合模拟退火算法(SA)和遗传算法(GA)的优点,选取模糊熵( FE)为适应度函数,求解最优分解参数。 经过仿真信号分析,相比 EMD 算法,SA-GA 模糊熵的 VMD 参数优化算法有效地抑制了模态混叠和虚假分量的现象, 具有较高的分解精度。 最后利用 SA-GA 模糊熵的 VMD 参数优化算法进行爆破振动信号实测分析,结果表明:SA-GA 模糊熵的 VMD 参数优化算法可以根据不同的爆破振动自适应地选取最优解,解出来的 IMF 分量具有明确的物理意 义,频谱图能清晰地看出信号内所包含的频率成分,具有良好的适用性。