基于VMD与Bayesian-LSSVM的滚动轴承故障诊断方法

提出一种变分模态分解(VMD)与贝叶斯优化的最小二乘支持向量机(Bayesian-LSSVM)相结合的滚动轴承故障诊断方法。该方法利用变分模态分解对滚动轴承的振动信号进行分解,得到一系列的固有模态函数和特征向量,然后采用最小二乘支持向量机对故障类型进行分类识别,并利用贝叶斯算法对最小二乘支持向量机的参数进行优化。实验结果表明:基于VMD与Bayesian-LSSVM的方法在故障类型模式识别上具有较高的准确率。