基于变分模态分解和LFOA-RVM的轴承故障诊断
陈婉
郑州旅游职业学院信息网络中心,郑州,450009
摘要：针对滚动轴承的故障诊断问题,提出了基于变分模态分解(Variational modal decomposition,VMD)、改进果蝇算法(Improved fruit fly optimize algorithm,LFOA)和相关向量机(Relevance vector machine,RVM)的滚动轴承故障诊断方法.该方法首先利用VMD将轴承振动信号分解成若干个本征模态分量(Intrinsic mode components,IMF),并计算IMF分量的均方根值和重心频率组成故障特征向量.为提高故障诊断精度,采用LFOA算法对RVM的参数进行优化,建立LFOA-RVM模型,然后对提取的故障特征进行训练和测试,以此来判断轴承的故障类型和故障程度.利用该方法对实测轴承信号进行了分析和诊断,并与其他几种方法进行了对比,验证了该方法的有效性.
关键词：变分模态分解改进果蝇算法相关向量机故障诊断轴承
分类号：TH165.3(机械制造工艺)
资助基金：河南省基础与前沿技术研究计划项目(2016001)
论文发表日期：2018-01-01
在线出版日期：2026-09-12（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 1297-1302 )
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