基于DIGWO-VMD-CMPE的轴承故障识别方法

针对滚动轴承故障信号特征提取困难和识别准确率低的问题,提出了一种基于维度学习的改进灰狼优化算法(DIGWO)优化变分模态分解(VMD)和复合多尺度排列熵(CMPE)的轴承故障识别方法。首先,采用基于维度学习的狩猎(DLH)搜索策略、余弦收敛因子a和个体狼ω位置更新的方法将灰狼优化算法(GWO)改进为DIGWO,并利用DIGWO算法的自适应性优化VMD分解,得到了多个本征模态函数(IMFs);然后,利用复合多尺度排列熵计算IMFs的特征值,选取适当维数的特征,构建了故障特征向量;最后,利用DIGWO算法优化支持向量机(SVM)的惩罚系数C和径向基函数g,建立了DIGWO-SVM滚动轴承故障诊断分类器,并利用滚动轴承的振动数据验证了算法的有效性。研究结果表明:基于CMPE的DIGWO-SVM滚动轴承故障诊断方法能够有效地识别轴承的运行状况,识别准确率达到了99.42%,相较于PSO-SVM、SSA-SVM方法提高了7.75%、1.68%,证明了该方法的分类性能在滚动轴承故障诊断中更具优势。