基于VMD样本熵和LS-SVM的滚动轴承故障诊断

基于VMD样本熵和LS-SVM的滚动轴承故障诊断基于VMD样本熵和LS-SVM的滚动轴承故障诊断摘要：滚动轴承是旋转机械中常见的关键部件之一，其故障可能会导致设备停机、生产效率下降甚至事故发生。因此，开发一种有效的滚动轴承故障诊断方法对于提高设备的可靠性和安全性至关重要。本文提出了一种基于变分模态分解（VMD）样本熵和LeastSquaresSupportVectorMachine（LS-SVM）的滚动轴承故障诊断方法。该方法通过VMD对振动信号进行分解，提取出故障频率分量，并计算样本熵作为特征。然后，使用LS-SVM进行故障分类和诊断。实验结果表明，所提出的方法能够有效地诊断滚动轴承的不同故障类型，并相对于传统的方法具有更高的准确性和稳定性。关键词：滚动轴承；故障诊断；变分模态分解；样本熵；LeastSquaresSupportVectorMachine1.引言滚动轴承是旋转机械的关键部件之一，广泛应用于各个领域中的机械设备，如风力发电机、电机、飞机发动机等。然而，由于长时间工作和外界环境的影响，滚动轴承容易发生故障，导致设备停机甚至事故发生。因此，滚动轴承的故障诊断变得非常重要，可以及时检测和预防故障，提高设备可靠性和安全性。2.滚动轴承故障诊断方法综述目前，滚动轴承故障诊断方法主要包括时域分析、频域分析、时频分析和模态分析等。时域分析通过观察振动信号的波形，提取时域统计特征如均值、方差等，常用于检测滚动轴承的早期故障。频域分析通过进行傅里叶变换，将振动信号从时域转换到频域，提取频域统计特征如谱峰值、谱宽度等，适用于检测滚动轴承的故障特征频率。时频分析可以同时观察振动信号的时域和频域特征，常用方法包括小波变换和短时傅里叶变换等。模态分析是近年来发展的一种新方法，通过将振动信号分解为多个模态分量，提取不同频率故障特征，适用于检测滚动轴承的故障类型。3.滚动轴承故障诊断方法设计为了提高滚动轴承故障诊断的准确性和稳定性，本文提出了一种基于VMD样本熵和LS-SVM的滚动轴承故障诊断方法。具体步骤如下：3.1变分模态分解（VMD）VMD是一种自适应的信号分解方法，可以将振动信号分解为多个具有不同调频特性的模态分量。VMD是通过最小化信号的自相关函数与滤波器函数之间的距离，实现信号的分解。在本方法中，将振动信号分解为多个模态分量，以便提取滚动轴承的不同故障频率分量。3.2样本熵特征提取样本熵是一种度量信号复杂度的统计指标，可以反映信号的复杂程度和随机性。在本方法中，对于每个模态分量，计算其样本熵作为特征。样本熵的计算公式为：E=-Σ[P(x,i)*log(P(x,i))]其中，P(x,i)表示信号x在滑动窗口i内的可能性分布。3.3LS-SVM分类器LS-SVM是一种基于支持向量机（SVM）的分类方法，其以最小化训练误差和最大化间隔原则进行分类。在本方法中，使用LS-SVM对不同故障类型进行分类和诊断，可以得到准确的故障判断结果。4.实验结果与分析为了验证所提出的方法的有效性，我们进行了滚动轴承实验。使用加速度传感器采集滚动轴承的振动信号，分别对正常状态和四种故障状态进行了测试。通过VMD样本熵和LS-SVM进行故障诊断，得到了滚动轴承的故障类型判断结果。实验结果表明，所提出的方法能够有效地诊断滚动轴承的不同故障类型。与传统的方法相比，该方法具有更高的准确性和稳定性。通过VMD的分解，可以提取出滚动轴承的故障频率，而样本熵作为特征可以反映信号的复杂程度和随机性。LS-SVM的分类器可以进行准确的故障诊断，可以实现对滚动轴承的故障类型判断。因此，所提出的方法在滚动轴承故障诊断方面具有很大的应用潜力。5.结论本文提出了一种基于VMD样本熵和LS-SVM的滚动轴承故障诊断方法。该方法通过VMD对振动信号进行分解，提取出故障频率分量，并计算样本熵作为特征。然后，使用LS-SVM进行故障分类和诊断。实验结果表明，所提出的方法能够有效地诊断滚动轴承的不同故障类型，并相对于传统的方法具有更高的准确性和稳定性。这为滚动轴承故障诊断提供了一种新的方法，并具有很大的应用潜力。参考文献：[1]ZhangS,etal.Rollingbearingfaultdiagnosisbasedonvariationalmodedecompositionandfeaturezoneselection[J].Measurement,2019,135:125-135.[2]LiY,etal.Faultdiagnosisofrollingbearingsusingvariationalmode