改进经验小波与SVM在轴承故障诊断中的应用与性能优化

本研究论文《经验小波变换和支持向量机在滚动轴承故障诊断中的应用研究》深入探讨了在振动信号处理领域中两种关键技术的结合应用。经验小波变换(Empirical Wavelet Transform, EWT)是一种非线性时间-频率分析工具，特别适用于处理复杂信号，因为它能够提供局部化和多分辨率分析。然而，传统EWT在频带划分时可能存在自适应性不足的问题，论文中作者针对这一缺陷，创新性地提出了改进的经验小波变换(ESEWT)，旨在优化频带划分，减少频带破裂现象，从而更准确地识别轴承的故障特征频率。 支持向量机(Support Vector Machine, SVM)作为一种强大的机器学习算法，尤其在模式识别和分类问题中表现出色，其在数据维数高、样本分布复杂的情况下仍能保持良好的性能。论文中，作者将ESEWT得到的滚动轴承故障信号特征与SVM相结合，构建了一个故障诊断模型。通过结合时域特征参数，如峭度、脉冲因子、峰值因子和裕度因子，以及由信息熵衍生出的奇异值熵、能量熵和排列熵、样本熵等复杂度指标，增强了特征选择的全面性和诊断的准确性。 在滚动轴承的实际故障检测中，这种方法的优势在于能够有效地分离和提取故障信号中的谐波成分，这对于早期发现轴承的磨损、裂纹等潜在问题至关重要。作者通过实验验证，ESEWT-SVM方法在滚动轴承故障诊断中的表现优于传统方法，提高了诊断的精度和可靠性。 此外，论文还包含了相关的编程实现，使用Matlab作为工具，这使得读者能够更好地理解和复现研究过程。整个研究不仅理论性强，而且具有实践价值，对于从事振动信号处理、故障诊断以及机器学习领域的研究人员和工程师来说，是一份宝贵的参考资料。 本研究在经验小波变换和支持向量机的融合应用方面取得突破，为滚动轴承故障的早期预警和精确诊断提供了一种有效且实用的方法，对于提升工业设备的健康管理和维护具有重要的实际意义。