基于参数自适应VMD与优化SVM的轴承故障诊断方法

摘要

本发明公开了一种基于参数自适应VMD与优化SVM的轴承故障诊断方法，包含以下步骤：S1采集轴承的原始振动信号；S2对原始振动信号进行自适应VMD，得到K个分量信号；S3利用时‑频加权峭度指标从K个分量信号中筛选出最佳分量信号IMF，将筛选出的IMF划分为训练集和测试集；S4：将训练集输入优化SVM进行模型训练，训练完成后获得能够判断轴承故障的机器学习模型；S5将测试集输入机器学习模型，从而输出轴承故障诊断结果。本方法解决了VMD分解参数难以自适应的问题，从而实现轴承故障的精确诊断，具有较高诊断精度，为设备安全稳定运行提供可靠依据。