一种基于子波三元模式和改进蜂群算法的故障分类方法

摘要

本发明提出了一种基于子波三元模式和改进蜂群算法的故障分类方法，其步骤为：首先，分别利用声音传感器、振动速度传感器和电流传感器采集电机轴承转动的声音信号、振动信号和电流信号，并对上述信号进行归一化处理后作为数据集；其次，利用子波三元模式的特征提取算法对数据集中进行特征提取，得到特征数据；最后，利用自适应散度控制的蜂群算法优化随机森林分类器的参数，并利用优化后的随机森林分类器对特征数据进行分类，输出故障类型。通过本发明提取的故障信息特征表征能力更强，并结合基于散度控制寻优的蜂群算法对分类器的参数寻优，使得分类器的泛化能力与处理速度都得到提升，从而实现高性能、高鲁棒性的故障诊断流程。