改进VMD和LSTM的联合收割机装配质量检测方法

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摘要：针对联合收割机装配精度不高和装配质量难以检测的问题，提出一种基于麻雀搜索算法（SSA）优化变分模态分解（VMD）和长短时记忆神经网络（LSTM）的联合收割机装配质量检测方法。该方法首先利用SSA算法自适应寻优得到最优VMD分解模态参数K和惩罚因子α，然后利用最佳参数组合［K，α］将联合收割机振动信号分解成不同中心频率的本征模态分量IMF，并对各个IMF分别进行联合特征提取组成特征向量，最后将联合特征向量作为LSTM的输入，实现不同故障特征的分类。（剩余11775字）

试读结束

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