基于VMD_IWT近似熵与PSO_SVM的转子故障诊断.docx

基于VMD_IWT近似熵与PSO_SVM的转子故障诊断
基于VMD_IWT近似熵与PSO_SVM的转子故障诊断
摘要：转子故障是机械系统中常见且重要的问题之一。本文提出了一种基于VMD_IWT近似熵和PSO_SVM的转子故障诊断方法。首先，采用VMD算法对转子振动信号进行分解，将原始信号分解为多个子信号。然后，对每个子信号采用IWT近似熵进行特征提取，提取出子信号的复杂度和非线性特征。最后，采用改进的PSO算法对SVM模型进行参数优化，实现对转子故障的准确诊断。实验结果表明，本文提出的方法对转子故障诊断具有较高的准确性和鲁棒性。
关键词：转子故障诊断；VMD；IWT近似熵；PSO_SVM
1.引言
转子是机械系统中的关键部件，其正常运行对于整个系统的性能和安全性至关重要。转子故障会导致机械系统的运行不稳定，进而影响生产效率和设备的使用寿命。因此，准确诊断转子故障非常重要。
2.VMD和IWT近似熵
2.1VMD（VariationalModeDecomposition）
VMD是一种信号分解方法，可以将非平稳信号分解为一系列的本征模态函数（IMF）。VMD算法通过迭代寻找不同频率成分的边际谱，并基于最小均方能量差的原则进行分解。VMD算法具有较好的局部性和时间精度，并适用于多尺度振动信号的分析。
2.2IWT（ImprovedWaveletTransform）近似熵
IWT近似熵是基于改进小波变换的非线性特征提取方法。传统的小波变换只能提取振动信号的频率和能量特征，无法提取非线性特征。而IWT近似熵通过将小波变换的分解系数进行归一化处理，并计算其熵值，反映了信号的复杂度和非线性特征。IWT近似熵能够克服传统小波变换的缺陷，对非线性振动信号的特征提取更加有效。
3.PSO_SVM转子故障诊断模型
3.1PSO（ParticleSwarmOptimization）
PSO是一种模拟鸟群觅食行为的优化算法，通过模拟鸟群中个体之间的信息交流和协作，利用群体的智慧来搜索最优解。在本文中，采用改进的PSO算法对SVM模型中的参数进行优化，提高了模型的分类准确性。
3.2SVM（SupportVectorMachine）
SVM是一种常用的机器学习方法，其利用核函数将样本映射到高维空间，通过寻找最大间隔超平面来进行分类。本文利用SVM模型对转子故障数据进行分类，实现对转子故障的准确诊断。
4.实验结果与分析
本文选取了一组转子故障数据，使用VMD算法进行分解，得到多个子信号。然后，对每个子信号采用IWT近似熵进行特征提取，得到复杂度和非线性特征。接下来，使用改进的PSO算法对SVM模型进行参数优化。最后，利用优化后的SVM模型对转子故障进行分类诊断。
实验结果表明，本文提出的方法在转子故障诊断中具有较高的准确性和鲁棒性。与传统方法相比，本方法能够更准确地提取转子故障的特征，并且能够有效地优化SVM模型的参数，提高模型的分类准确性。
5.结论
本文提出了一种基于VMD_IWT近似熵和PSO_SVM的转子故障诊断方法。该方法通过VMD算法对转子振动信号进行分解，采用IWT近似熵进行特征提取，并通过改进的PSO算法对SVM模型进行参数优化。实验结果证明了该方法在转子故障诊断中的有效性和准确性。未来可以在更多的实际应用场景中进行验证，并进一步优化和改进该方法，提高该方法在转子故障诊断中的应用价值。
参考文献：
[1]TianZL,ZhangYQ,WangYN,etal.StudyonfaultdiagnosisofrotatingmachinerybasedonVMDandENPE.MechanicalSystemsandSignalProcessing,2017,83:593-606.
[2]KeayJ,EstradaH,RadzynerB,etal.EnsembleEmpiricalModeDecomposition(EEMD)asamethodforanalyzingvagalcontrolofheartratevariabilityduringsleep.ExperimentalPhysiology,2018,103(8):1054-1066.
[3]ZhongX,ZuoY,LiD.FaultdiagnosisofrotatingmachinerybasedonimprovedEEMDandsimplifiednuclearnorm.MechanicalSystemsandSignalProcessing,2020,140:106615.