基于VMD与IFWA-SVM的滚动轴承故障诊断研究

张炎亮; 毛贺年; 赵华东

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基于VMD与IFWA-SVM的滚动轴承故障诊断研究

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为有效提取非平稳性、复杂性的滚动轴承振动信号特征,提出一种基于变分模态分解、改进烟花算法(IFWA)优化支持向量机(SVM)的滚动轴承故障诊断方法。利用VMD对原始信号进行分解,计算得到各IMF的样本熵,将原始信号的时域特征与其结合组成特征矩阵。为提高故障诊断效率,采用IFWA优化SVM,建立IFWA-SVM模型。使用训练集特征矩阵训练诊断模型,实现滚动轴承的故障诊断。利用实测信号验证该方法,并与粒子群算法优化进行比较。结果表明:利用该方法进行诊断,正确率提高了3.33%、训练时间缩短了21.55 s,验证了该方法的可行性。

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来源
《机床与液压》 |2022年第6期|180-185|共6页
作者
张炎亮; 毛贺年; 赵华东;
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作者单位

郑州大学管理工程学院;

郑州大学机械与动力工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类轴承;
关键词
滚动轴承故障诊断; 变分模态分解(VMD); 改进烟花算法(IFWA); 支持向量机(SVM);

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