基于灰狼算法优化变分模态分解的轴承故障诊断方法

摘要

本发明公开了一种基于灰狼算法优化变分模态分解的轴承故障诊断方法，包括如下步骤：S1、采集轴承的振动信号；S2、运用灰狼算法优化变分模态分解，并用于分解轴承振动信号；S3、对上一步得到的分量信号计算排列熵；S4、运用灰狼算法优化最小二乘支持向量机的正则参数γ和核函数参数σ；S5、按照上一步得到的最优参数值设置最小二乘支持向量机模型参数，并对最小二乘支持向量机进行训练；S6、利用训练后最小二乘支持向量机模型进行故障识别，输出诊断结果。本发明运用灰狼算法优化变分模态分解，用于分解轴承振动信号，并对得到的分量信号计算排列熵；运用灰狼算法优化最小二乘支持向量机，用于轴承故障识别。本发明具有诊断准确率高的优点。