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申请/专利权人：南京邮电大学

摘要：本发明公开了一种基于IOOA优化VMD‑SVM的轴承故障诊断方法，该方法对OOAOspreyOptimizationAlgorithm，鱼鹰优化算法进行了改进，采用Bernoulli映射初始化种群，并引入了Tent扰动与高斯变异对种群中的最优个体进行变异操作；选取最小包络熵为适应度函数，使用IOOA优化VMD使得振动信号自适应分解，根据相关稀疏度指标筛选有效IMFIntrinsicModeFunctions，本征模态函数并重构信号，对重构后的信号提取敏感特征；选取错误率为适应度函数，使用IOOA优化SVM并对特征样本进行故障诊断。本发明解决了OOA收敛速度慢、易陷入局部最优解的问题，使用IOOA优化VMD并重构信号后，取得了显著的抗噪效果，通过IOOA优化故障诊断模型参数，避免了专家先验知识，提高了故障诊断精度。

主权项：1.一种基于IOOA优化VMD-SVM的轴承故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：采集振动信号，初始化VMD参数和IOOA算法，选取最小包络熵作为适应度函数，使用IOOA优化VMD的分解参数，获取最佳适应度值对应的VMD输入参数组合；步骤1.1：利用初始化后得到的模态分量值k和惩罚因子a对振动信号进行VMD分解，所述VMD算法是由变分问题的构建与求解组成，通过构造VMD约束变分模型，使得分解序列为具有中心频率的有限带宽的模态分量，同时各模态的估计带宽之和最小，约束条件为所有模态之和与原始信号相等，VMD约束变分模型具体表达式为： 式中uk表示本征模态函数，wk表示各个模态分量的中心频率，约束变分问题通过拉格朗日乘子和二次处罚项转换为无约束问题，具体表达式为： 利用交替方向乘子更新各个模态分量，具体表达式为： 更新中心频率wk，具体表达式为： 更新拉格朗日乘子，具体表达式为： 循环上述步骤直到以下条件满足： 步骤1.2：计算K个模态分量的最小包络熵值即为本组参数[k,a]对应的适应度值，包络熵的计算如下： 式中Ep表示包络熵，H表示信号的希尔伯特变换；aj是信号xj经过希尔伯特变换后的包络序列信号；步骤2：VMD使用最优参数对振动信号进行分解，根据相关稀疏度指标筛选出大于0的IMF分量并重构信号，提取敏感特征，划分训练样本和测试样本；步骤3：初始化SVM参数和IOOA算法，使用训练样本输入SVM，选取错误率作为适应度函数，使用IOOA优化SVM参数，获取最佳适应度值对应的SVM输入参数组合；步骤4：SVM使用最优参数对训练样本进行训练，保存故障诊断模型；步骤5：将测试样本输入SVM故障诊断模型，获取最终的故障诊断结果。

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百度查询： 南京邮电大学 一种基于IOOA优化VMD-SVM的轴承故障诊断方法