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图 ８ 原始信号不同尺度因子分布情况
表 １ 不同状态 ＩＭＦ分量的 ＲＣＭＣＳＥ特征值
ＲＣＭＣＳＥ特征值
运行状态 样本编号
ＩＭＦ １ ＩＭＦ ２ ＩＭＦ ３ ＩＭＦ ４ ＩＭＦ ５ ＩＭＦ ６
１ ０．６６１０ ０．５９４２ ０．５２１５ ０．４４７４ ０．３９６５ ０．３５３２
２ ０．６５８４ ０．５８７５ ０．５１９９ ０．４４０７ ０．３６６２ ０．３１９６
正常 ３ ０．６６２０ ０．６００３ ０．５３２３ ０．４５７８ ０．３９４３ ０．３５２８
４ ０．６６８２ ０．６１２８ ０．５４７８ ０．４８２１ ０．４２３１ ０．３６６４
５ ０．６５８６ ０．５９３９ ０．５３４８ ０．４６６６ ０．４０８０ ０．３５６３
４８ ０．５８０２ ０．４３２５ ０．３１９２ ０．２４４８ ０．１８０４ ０．１５６４
４９ ０．５８８１ ０．４６５５ ０．３６２７ ０．２７９８ ０．２０６６ ０．１８８１
碰撞摩擦 ５０ ０．５８３６ ０．４４２１ ０．３２７２ ０．２６２７ ０．１９２９ ０．１７２８
５１ ０．５５０３ ０．３８７０ ０．２７４５ ０．２２８７ ０．１７０３ ０．１４４７
５２ ０．５６４７ ０．４１８９ ０．３１２９ ０．２４５４ ０．２１０２ ０．１９７２
９２ ０．５１９１ ０．３５４９ ０．２３８７ ０．１６６５ ０．０９６９ ０．０６９２
９３ ０．５９５２ ０．４５７２ ０．３４２５ ０．２５８９ ０．１８６６ ０．１６６８
不平衡 ９４ ０．５８４４ ０．４２９８ ０．３０５９ ０．２１６２ ０．１４３３ ０．１２０２
９５ ０．５８４６ ０．４４２７ ０．３２８５ ０．２２７４ ０．１５８３ ０．１５９１
９６ ０．５９１２ ０．４７２５ ０．３７３９ ０．２８７３ ０．２０７９ ０．１７８４
１１３ ０．４８９２ ０．３０７４ ０．１９６２ ０．１３８１ ０．０９６０ ０．０４１１
１１４ ０．５６９５ ０．４０２２ ０．２７５３ ０．１８０６ ０．１２８１ ０．０９７９
不对中 １１５ ０．６０４８ ０．４７７２ ０．３４３４ ０．２５３７ ０．１９０２ ０．１６２２
１１６ ０．５９３６ ０．４６１９ ０．３５６４ ０．２６８７ ０．２１４６ ０．１６８８
１１７ ０．５７２９ ０．４２１２ ０．３２８３ ０．２４６６ ０．１６９１ ０．１８４８
首先对 ＢＰ神经网络的权重和阈值进行优化。ＡＬＷＯＡ和 ＷＯＡ算法用于操作该优化过程。它们的
收敛迭代过程曲线如图 ９所示。随着速度和位置的不断更新，种群不断进化，最优个体的适应度函数
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