基于参数优化VMD和GSA-SVM的带式输送机轴承故障诊断研究

• 作者: 孙英倩 王鸿烨 靳震震
• 来源期刊: 煤矿机械
• 关键词: 轴承故障诊断 VMD GSA-SVM
• 年，卷（期）: 2021,（8）
• 所属期刊栏目: 故障·诊断|Malfunction Imestigation
• 页码范围: 194-196
• 页数: 3页
• 分类号: TH133.3
• 语种: 中文
• DOI: 10.13436/j.mkjx.202108059

摘要

针对带式输送机轴承故障难以精确诊断的问题,提出一种基于参数优化变分模态分解(VMD)和引力搜索算法优化支持向量机(GSA-SVM)的轴承故障诊断方法.首先以样本熵为适应度值,遗传算法优化VMD参数,得到最优模态参数K和惩罚因子α的组合;然后利用优化后的VMD分解振动信号,得到K个模态分量,并将模态分量的散布熵作为特征向量;最后将特征向量带入GSA-SVM中进行故障模式识别,得到故障诊断结果.实例验证可知,该方法能够实现轴承准确故障诊断,且优于对比方法.