基于变分模态分解与优化支持向量机的滚动轴承故障诊断

• 作者: 金江涛 许子非 李春 缪维跑
• 来源期刊: 动力工程学报
• 关键词: 变分模态分解 鲸鱼算法 支持向量机 轴承 故障诊断
• 年，卷（期）: 2021,（3）
• 所属期刊栏目: 监测与测量|Monitoring and Measurement
• 页码范围: 214-220,243
• 页数: 8页
• 分类号: TH133
• 语种: 中文
• DOI: 10.19805/j.cnki.jcspe.2021.03.007

摘要

基于经验模态分解(EMD)算法的递归特性提出优化变分模态分解(VMD)算法,结合能量熵方法构建多模态特征矩阵,通过鲸鱼算法优化的支持向量机技术(OSVM)实现轴承的故障诊断,并验证所提算法的有效性.结果 表明:基于VMD算法和能量熵构建的多模态特征矩阵对故障的区分度优于EMD算法和能量熵方法;与现有方法相比,所提VMD-OSVM算法在变负载和噪声环境下的诊断准确率分别高出13.8％与30％,体现了该算法良好的鲁棒性和泛化性能;在相同计算资源下,所提VMD-OSVM算法的运行时间更短,效率更高.