VMD-MSE参数优化法提升轴承故障诊断准确性

本文介绍了一种创新的轴承故障诊断方法，结合了变分模态分解（VMD）算法和多尺度熵（MSE）分析，以解决现有VMD方法中参数K选择的难题。变分模态分解是一种有效的信号分解技术，用于分离信号中的不同频率成分，但传统上，K的选择依赖于专家知识，这可能导致特征提取的不准确。 研究者提出了一种基于局部均值分解（LMD）的参数自适应策略，通过分析LMD分解后分量的频率分布特性，为VMD中的K值提供了更为精确的估计方法。这样做的好处是能够动态调整K值，以更好地适应信号的复杂性，提高故障特征的提取效率。 在VMD分解的基础上，引入了多尺度熵作为额外的特征分析工具，它能捕获不同时间尺度下的信号复杂性，有助于更全面地反映故障模式。同时，线性判别分析（LDA）被用来进一步优化特征，增强区分度，提高诊断准确性。 面对轴承故障样本有限的问题，文章采用了支持向量机（SVM）进行故障特征识别，SVM以其高效的学习能力和小样本处理能力，在故障诊断领域得到广泛应用。这种方法有效地结合了多种分析技术，提高了轴承故障识别的精度和鲁棒性。 通过在石化装备实验室的仿真平台上进行实际测试，结果显示，该新方法成功地提取了故障特征，并表现出较高的故障识别性能。其工程操作性和扩展性良好，适用于工业环境中的实时故障监测和维护。 本文的工作不仅改进了VMD算法的参数选择，还引入了多尺度熵分析，以及集成SVM的特征识别策略，从而为轴承故障的早期检测和精确诊断提供了一种有效的解决方案。对于关注振动信号分析和故障诊断领域的研究人员和工程师来说，这是一个值得深入研究和实践的先进技术。