WOA-VMD算法在轴承故障诊断中的应用

作     者：张萍 张文海 赵新贺 吴显腾 刘宁 ZHANG Ping;ZHANG Wenhai;ZHAO Xinhe;WU Xianteng;LIU Ning

作者机构：河北工业大学人工智能与数据科学学院天津300130 

出 版 物：《噪声与振动控制》 (Noise and Vibration Control)

年 卷 期：2021年第41卷第4期

页      面：86-93,275页

学科分类：08[工学] 081101[工学-控制理论与控制工程] 0811[工学-控制科学与工程] 081102[工学-检测技术与自动化装置] 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(51207042) 河北省教育厅青年基金资助项目(Q2012103) 

主　　题：故障诊断 变分模态分解 能量熵 鲸鱼优化算法 支持向量机 

摘      要：针对从滚动轴承振动信号中所提取的故障信息精度低的问题,提出一种基于鲸鱼优化算法(WOA)-变分模态分解(VMD)能量熵的特征提取方法,并采用改进鲸鱼优化算法(WOA)-支持向量机(SVM)进行故障诊断。首先,利用鲸鱼优化算法对变分模态分解模态个数K和惩罚参数α寻优,然后根据VMD处理信号得到若干模态分量,筛选后进一步提取能量熵作为特征向量。最后,针对WOA种群迭代机制易陷入局部极值等缺点,引入随机变异策略进行改进,根据改进WOA-SVM对轴承信号进行故障诊断。实验表明,该方法能够准确提取故障信息,提高轴承数据故障识别率,准确率高达99.2%。