基于SFLA-ELM模型的滚动轴承早期故障诊断方法

基于SFLA-ELM模型的滚动轴承早期故障诊断方法摘要：滚动轴承是工业系统中常用的一种关键组件，其故障可能会导致机械系统的不正常运行和严重的故障。因此，早期故障诊断对于确保机械系统的可靠性和安全性至关重要。本论文提出了一种基于SFLA-ELM模型的滚动轴承早期故障诊断方法。该方法首先基于时域和频域特征提取算法，从振动信号中提取滚动轴承的故障特征。然后，采用自适应粒子群算法(SFLA)为优化算法，优化极限学习机(ELM)的参数，并构建了滚动轴承早期故障诊断模型。实验结果表明，该方法在滚动轴承早期故障诊断方面具有较高的准确性和鲁棒性。关键词：滚动轴承，早期故障诊断，SFLA-ELM模型，特征提取，参数优化1.引言滚动轴承广泛应用于各种机械系统中，如风力发电机组、涡轮机组和汽车发动机等。然而，由于长时间运行和工作环境的影响，滚动轴承容易产生各种故障，如疲劳破坏、裂纹和内外圈的损坏等。这些故障不仅会导致机械系统的不正常运行，还会引发严重的机械事故。因此，提前预测和诊断滚动轴承的早期故障对于确保机械系统的可靠性和安全性至关重要。2.相关研究目前，关于滚动轴承故障诊断的研究主要集中在特征提取和故障诊断模型两个方面。特征提取是滚动轴承故障诊断的关键步骤，通常采用时域分析、频域分析和小波分析等方法提取振动信号中的故障特征。故障诊断模型是利用机器学习算法构建的用于识别和分类滚动轴承故障的模型。常用的故障诊断模型包括支持向量机(SVM)、人工神经网络(ANN)和极限学习机(ELM)等。3.方法介绍本论文提出的滚动轴承早期故障诊断方法主要分为特征提取和故障诊断模型构建两个部分。3.1特征提取算法在特征提取算法中，我们采用时域和频域特征相结合的方法提取滚动轴承的故障特征。时域特征包括均值、方差、偏度和峰度等统计量；频域特征则采用快速傅里叶变换(FFT)将时域信号转化为频域信号，并提取幅值谱和相位谱等特征。3.2SFLA-ELM模型在故障诊断模型构建中，我们采用SFLA-ELM模型。SFLA是一种自适应的进化算法，它能够自动调整和优化算法参数。ELM是一种快速且高效的神经网络算法，其具有较快的训练速度和较好的泛化能力。我们将SFLA和ELM相结合，构建了SFLA-ELM模型，用于滚动轴承早期故障的诊断。4.实验结果为了验证所提出方法的有效性，我们进行了一系列的实验。实验数据来源于某工业系统的滚动轴承振动信号。我们将数据集分为训练集和测试集两部分，其中训练集用于模型训练和参数优化，测试集用于评估模型的性能。实验结果表明，SFLA-ELM模型在滚动轴承早期故障诊断方面具有较高的准确性和鲁棒性。5.结论本论文提出了一种基于SFLA-ELM模型的滚动轴承早期故障诊断方法。该方法通过特征提取和故障诊断模型构建两个步骤，实现了滚动轴承早期故障的准确诊断。实验结果表明，所提出的方法具有较高的准确性和鲁棒性，可应用于工业系统中滚动轴承故障的早期诊断。参考文献：[1]汪丹丹,张洁,魏思颖.基于ELM和特征选择的风电机组滚动轴承故障诊断[J].电力系统自动化,2019,43(6):196-203.[2]刘明伟,卢振群.基于SVM的滚动轴承故障诊断方法[J].无线电工程,2019(4