一种基于两阶段参数优化特征模式分解的故障诊断方法

本发明涉及故障诊断技术领域，公开了一种基于两阶段参数优化特征模式分解的故障诊断方法，第一阶段利用改进的龙卷风优化算法作为参数寻优工具，和创新设计的综合评价指标SKER作为适应度函数，获得最优滤波器长度和最优频带分割数组合，第二阶段则利用第一阶段的最优参数，进行实际的FMD分解，通过构建基于能量比、相关峭度增益和包络谐波比的多指标融合评分函数，并结合动态阈值控制分解的终止条件，实现模态数的自适应确定，避免了人工预设带来的盲目性。整个流程体现了从参数的智能化、自适应选择到信号的精细化分解，再到故障信息的准确提取的完整逻辑链条，旨在克服传统FMD方法在参数设置和抗噪声能力方面的局限性。