基于改进变分模态分解与流形学习的滚动轴承故障诊断

摘要

滚动轴承早期损伤信号特征量缺失且易被环境噪声掩盖,根据分形理论,结合灰狼优化算法(GWO)提出改进变分模态分解方法(Improved Variational Mode Decomposition,IVMD),求解各模态多种非线性特征量,并采用随机近邻嵌入理论(t-distributed Stochastic Neighbor Embedding,t-SNE)进行降维分类,以实现无监督故障诊断。基于轴承损伤实验数据,验证所提方法的可靠性。结果表明:采用IVMD所获模态与多种非线性值构建的特征矩阵更具代表性,可诊断轴承微弱故障;与现有方法相比,所提方法聚类表现更清晰,分类准确率更高,且具有良好的鲁棒性。