基于人工蜂群算法优化VMD的旋转机械故障诊断方法

• 作者: 朱兴统
• 来源期刊: 煤矿机械
• 学科: 工学
• 关键词: 旋转机械 故障诊断 VMD 人工蜂群算法 LS-SVM
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 所属期刊栏目: 故障·诊断
• 页码范围: 159-161
• 页数: 3页
• 分类号: TH133
• 语种: 中文
• DOI: 10.13436/j.mkjx.202004054

摘要

旋转机械在运行复杂环境下振动信号复杂且有许多噪声,难以有效提取故障特征并准确诊断,为此提出一种人工蜂群优化变分模态分解(VMD)的机械故障诊断方法.首先采用人工蜂群算法优化VMD的参数,对振动信号进行变分模态分解,获得相应的本征模态函数分量;然后对各模态分量信号计算多尺度熵,构造故障特征向量;最后利用最小二乘支持向量机(LS-SVM)进行故障诊断.实验结果表明,该方法具有较高的准确率,准确率达到97.5％,可以满足旋转机械故障诊断的要求.