一种VMD-SCO-MCNN的智能化轴承故障诊断方法

本发明提供了一种VMD‑SCO‑MCNN的智能化轴承故障诊断方法，属于故障诊断技术领域，其内容包括：获取轴承在正常及不同故障类型下的振动信号；采用变分模态分解方法VMD对振动信号进行预处理，分解并去除噪声后重构生成新信号；采用短时傅里叶变换STFT将新信号转化成为二维时频图像；采用鲨鱼合作优化算法SCO优化多尺度卷积神经网络MCNN的超参数；将二维时频图像输入优化超参数后的MCNN模型进行训练；将待诊断轴承故障诊断信号进行降噪及二维时频图像转化后，输入到VMD‑SCO‑MCNN模型中实现轴承故障诊断。本发明对提高轴承故障诊断准确率、指导设备维护维修具有十分重要的实际意义。