VMD与SVM结合的轴承故障诊断：少量样本下的高效分类

本文档探讨了一种创新的滚动轴承故障诊断方法，该方法结合了变分模态分解（Variational Mode Decomposition，VMD）和支持向量机（Support Vector Machine，SVM）。滚动轴承在实际运行中会产生复杂的振动信号，这些信号通常是非平稳的，即随时间变化而表现出频率和幅度的变化。传统上，大量故障样本的获取可能面临困难，这对于构建准确的故障诊断模型构成挑战。 VMD是一种有效的信号处理工具，它能够将非平稳的信号分解为一组具有固定频带的本征模态函数，每个函数代表信号的不同成分，如机械结构的特定振动模式。当轴承发生故障时，不同故障类型的频率响应会反映在这些模态函数的频带能量分布上。这种方法有助于提取出包含关键故障信息的模态分量。 SVM作为一种强大的机器学习算法，特别适用于小样本问题，因为它可以通过构建决策边界来处理高维数据，并具有很好的泛化能力。通过选择包含故障信息的模态分量中的能量特征作为SVM的输入，可以训练模型来识别轴承的工作状态和故障类型，即使样本数量有限也能达到较高的诊断准确性。 论文作者针对实际应用中的困难，提出了一种在少量样本情况下依然能有效诊断滚动轴承工作状态和故障类型的解决方案。实验结果显示，这种结合VMD和SVM的方法对于提高滚动轴承故障诊断的效率和精度具有显著效果，为工业界提供了在资源有限的情况下进行故障早期检测的重要参考。 这项研究不仅关注了信号处理技术的应用，还强调了机器学习在实际工程问题中的实用价值，对于提升滚动轴承维护和预防性维修策略具有重要意义。未来的研究可以进一步优化算法性能，减少样本需求，或者探索其他深度学习方法在轴承故障诊断领域的潜力。