基于VMD样本熵和LS-SVM的滚动轴承故障诊断.docx

基于VMD样本熵和LS-SVM的滚动轴承故障诊断
滚动轴承故障诊断在机械故障预测与维护领域中起着重要的作用。准确地检测和诊断滚动轴承的故障是预防故障发生、提高设备可靠性和降低维修成本的关键。因此，本论文提出了一种基于VMD样本熵和LS-SVM的滚动轴承故障诊断的方法，以提高诊断精度和效率。
首先，介绍了滚动轴承的故障模式和诊断方法。滚动轴承故障包括裂纹、疲劳、碰撞和润滑不良等。传统的滚动轴承故障诊断方法主要基于振动信号分析，包括时域分析、频域分析和时频域分析。然而，受到噪声和非线性等因素的影响，传统方法存在着诊断准确性和复杂性的问题。
其次，介绍了VMD（VariationalModeDecomposition）和LS-SVM（LeastSquaresSupportVectorMachine）。VMD是一种基于信号自适应分解方法，可以有效地提取滚动轴承振动信号中的固有模态。VMD将原始信号分解成多个固有模态函数和一个残差项，每个固有模态函数代表着信号的不同频率和振幅特征。LS-SVM是一种非线性回归和分类方法，可以通过将数据映射到高维特征空间中进行准确的分类和预测。
然后，提出了基于VMD样本熵和LS-SVM的滚动轴承故障诊断方法。首先，将滚动轴承振动信号进行VMD分解，得到多个固有模态函数。然后，计算每个固有模态函数的样本熵作为特征向量。样本熵是一种用于描述信号复杂性和不确定性的指标，可以反映滚动轴承的工作状态和故障程度。最后，将样本熵特征向量输入LS-SVM模型进行训练和测试，实现滚动轴承故障的准确诊断。
最后，设计了实验验证并对诊断结果进行评估。采集了正常工况和故障工况下的滚动轴承振动信号，并通过VMD样本熵和LS-SVM进行故障诊断。实验结果表明，该方法在滚动轴承故障诊断中具有较高的准确性和鲁棒性。
本论文提出了一种基于VMD样本熵和LS-SVM的滚动轴承故障诊断方法，通过结合信号分解和机器学习技术，提高了滚动轴承故障诊断的精度和效率。该方法具有较好的工程应用前景，可用于实际生产中的滚动轴承故障诊断和预测。然而，还需要进一步深入研究和优化该方法，以提高其适用性和可扩展性。