基于VMD与GWO优化SVM的轴承故障诊断

作者：郑佳昕; 杨灿; 郎永存; 李积元

来源：煤矿机械, 2021, 42(01): 147-150.

DOI：10.13436/j.mkjx.202101050

• VMD
• 多尺度加权排列熵
• GWO
• SVM
• 故障诊断

针对传统振动信号特征提取方法与支持向量机(SVM)分类方法的缺陷,提出一种基于变分模态分解(VMD)故障特征提取方法与灰狼优化器(GWO)优化SVM的诊断模型。首先,将滚动轴承的原始振动信号采用VMD得到若干本征模态分量(IMF);其次,将IMF的多尺度加权排列熵作为特征向量并使用t-sne方法做降维处理;最后,使用GWO对SVM进行优化并对样本数据进行分类判别。实验结果表明,该方法相比于其他传统算法能够有效提高故障分类精度。

• 单位
  青海大学; 青海省生产力促进中心有限公司