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基于VMD与GWO优化SVM的轴承故障诊断
标题：基于VMD与GWO优化SVM的轴承故障诊断
摘要：
轴承故障是机械设备中常见的故障之一，对设备的正常运行和寿命会产生严重影响。因此，准确的轴承故障诊断至关重要。在本研究中，我们使用了经验模态分解变换（VMD）与灰狼优化算法（GWO）优化支持向量机（SVM）模型，以提高轴承故障诊断的准确性和效率。
1.引言
轴承是机械设备中重要的部件之一，它们的性能和寿命直接影响着机械设备的可靠性和稳定性。因此，轴承故障诊断一直是机械工程领域中的热门研究方向之一。
2.相关工作
在轴承故障诊断领域，已经有许多研究采用了信号处理和机器学习方法。其中，经验模态分解变换（VMD）是一种强大的时频分解方法，可以将原始信号分解为多个本征模态函数（IMF）。同时，支持向量机（SVM）是一种常用的机器学习方法，在模式识别和分类问题上具有出色的性能。
3.方法
本研究提出了一种基于VMD和GWO优化SVM的轴承故障诊断方法。首先，将采集到的轴承振动信号进行预处理，包括信号去噪和平滑处理。接着，应用VMD方法将信号分解为多个IMF。然后，利用GWO算法对每个IMF进行特征提取，以获得最佳特征子集。最后，使用优化后的特征子集作为输入，训练SVM模型进行故障诊断。
4.结果与讨论
本研究采用了某轴承故障数据集进行实验验证。结果表明，与传统的特征提取方法相比，本文提出的方法具有更高的诊断准确性和故障分类效率。此外，通过与其他优化算法进行比较，证明了GWO算法在特征选择方面的优越性。
5.结论
本研究提出了一种基于VMD与GWO优化SVM的轴承故障诊断方法，通过结合多尺度分析和优化算法，提高了轴承故障诊断的准确性和效率。未来的研究可以进一步探索其他特征选择和优化算法，以进一步提升轴承故障诊断的性能。
关键词：轴承故障诊断、经验模态分解、灰狼优化算法、支持向量机、特征选择
Abstract:
Bearingfaultsarecommonfailuresinmechanicalequipmentandcanhaveasignificantimpactonitsnormaloperationandlifespan.Therefore,accuratebearingfaultdiagnosisiscrucial.Inthisstudy,wecombineVariationalModeDecomposition(VMD)withGreyWolfOptimization(GWO)tooptimizetheSupportVectorMachine(SVM)model,aimingtoimprovetheaccuracyandefficiencyofbearingfaultdiagnosis.
1.Introduction
Bearingsplayacriticalroleinmechanicalequipment,andtheirperformanceandlifespandirectlyaffectthereliabilityandstabilityoftheequipment.Thus,bearingfaultdiagnosishasbeenahotresearchtopicinthefieldofmechanicalengineering.
2.RelatedWork
Inthefieldofbearingfaultdiagnosis,varioussignalprocessingandmachinelearningmethodshavebeenemployed.Amongthem,VariationalModeDecomposition(VMD)isapowerfultime-frequencydecompositionmethodthatcandecomposetheoriginalsignalintomultipleIntrinsicModeFunctions(IMF).Meanwhile,SupportVectorMachine(SVM)isacommonlyusedmachinelearningmethodknownforitsexcellentperformanceinpatternrecognitionandclassificationproblems.
3.Methodology
ThisstudyproposesabearingfaultdiagnosismethodbasedonVMDandGWOoptimizedSVM.Firstly,thecollectedbearingvibrationsignalsarepreprocessed,includingsignaldenoisingandsmoothing