基于优化VMD的滚动轴承故障诊断方法

摘要

当滚动轴承出现不同严重程度的故障时,所提取的特征用于诊断中识别率较低。为解决这一问题,根据变分模态分解的原理,提出使用改进的蝙蝠算法优化变分模态分解的参数,利用优化后的参数对故障信号进行分解,以求得样本的能量熵和能谱熵。根据三个筛选因子对分量进行筛选,求取保留分量的主频分布特征。将能量熵、主频分布特征、能谱熵作为特征向量输入到支持向量机中进行故障识别。实验表明,提取的特征提高了故障状态的识别率。