一种基于IOOA优化VMD-SVM的轴承故障诊断方法

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正文
推荐专利
一种基于IOOA优化VMD-SVM的轴承故障诊断方法
申请号:CN202410806711
申请日期:2024-06-21
公开号:CN118746440A
公开日期:2024-10-08
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于IOOA优化VMD‑SVM的轴承故障诊断方法,该方法对OOA(Osprey Optimization Algorithm,鱼鹰优化算法)进行了改进,采用Bernoulli映射初始化种群,并引入了Tent扰动与高斯变异对种群中的最优个体进行变异操作;选取最小包络熵为适应度函数,使用IOOA优化VMD使得振动信号自适应分解,根据相关稀疏度指标筛选有效IMF(Intrinsic Mode Functions,本征模态函数)并重构信号,对重构后的信号提取敏感特征;选取错误率为适应度函数,使用IOOA优化SVM并对特征样本进行故障诊断。本发明解决了OOA收敛速度慢、易陷入局部最优解的问题,使用IOOA优化VMD并重构信号后,取得了显著的抗噪效果,通过IOOA优化故障诊断模型参数,避免了专家先验知识,提高了故障诊断精度。
技术关键词
轴承故障诊断方法 故障诊断模型 表达式 参数 信号 错误率 样本 包络 重构 径向基核函数 算法 生成随机数 拉格朗日 序列 因子 指标 松弛 频率 变量 波形
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