通过多域特征融合将VMD去噪技术与优化的MMAS相结合，用于在可变工作条件下实现智能轴承诊断

《MECHANICAL SYSTEMS AND SIGNAL PROCESSING》：Integrating VMD denoising with optimized MMAS via multi-domain feature fusion for intelligent bearing diagnosis under variable operating conditions

　　

任发申|张建军|沈芙蓉|陈玉峰|范周

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  提出了一种新的VMD-MMAS框架，用于在可变工作条件下诊断齿轮箱轴承。
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  建立了一种多指标和统计协议，用于评估无偏去噪性能（n = 30）。
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  开发了一种三阶段的全局优化策略来调整MMAS参数，揭示了关键参数之间的相互作用。
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  嵌套交叉验证证实了该方法具有出色的泛化能力（准确率为95.33%），且仅使用最少的2个特征子集即可实现。
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  交叉负载实验（平均准确率为76.11%）验证了该方法在工业应用中的鲁棒性。