滚动轴承故障诊断技术毕业论文【附代码+数据】

滚动轴承故障诊断技术毕业论文【附代码+数据】

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/checkpaper/article/details/143289490

故障特征提取与降噪处理

滚动轴承在复杂工作环境中运行，容易产生各种故障，故障特征的提取至关重要。传统的经验模态分解（EMD）和集合经验模态分解（EEMD）方法在处理信号时常常会遇到模态混叠和端点效应的问题。为了解决这些问题，采用自适应白噪声完整经验模态分解（CEEMDAN）对信号进行分解，获得固有模态函数（IMF）。通过相关系数筛选高频分量，并利用奇异谱分解（SSD）进行进一步的降噪处理，最终与低频分量重构，形成降噪信号。这一过程显著提高了故障特征的提取效果，降低了噪声对信号分析的干扰。

改进鲸鱼算法与变分模态分解的结合

针对变分模态分解（VMD）算法中关键参数的选择问题，提出了一种自适应权重策略改进的鲸鱼算法（IWOA）。该算法通过基准函数测试其能力，并应用于VMD中分解层数K和惩罚因子α的优化。通过IWOA筛选出峭度值较高的分量，并计算其能量熵作为故障特征，形成故障特征向量组。这一方法有效提高了故障特征的判别性和泛化能力，为后续的故障分类提供了可靠的基础。

支持向量机的优化与故障诊断

在支持向量机（SVM）模型中，参数的选择对模型性能影响显著。通过IWOA对SVM中的重要参数进行搜索优化，构建了用于滚动轴承故障识别的IWOA-SVM模型。该模型在实验中表现出色，故障诊断准确率高达99.167%。通过与传统方法的对比，验证了该模型的有效性和泛化能力，表明其在实际应用中的潜力。

代码实现

% 数据加载
load('bearing_data.mat'); % 加载轴承振动信号数据
% 预处理
signal = preprocess_signal(bearing_data); % 信号预处理函数
% CEEMDAN分解
ceemdan = CEEMDAN();
IMFs = ceemdan(signal); % 分解信号
% 特征提取
features = extract_features(IMFs); % 提取特征函数
% IWOA优化VMD参数
optimal_params = IWOA_optimize(features); % 优化参数函数
% SVM训练
svmModel = fitcsvm(features, labels); % 训练SVM模型
% 故障诊断
predictedLabels = predict(svmModel, features_test); % 进行故障分类
% 结果评估
accuracy = sum(predictedLabels == true_labels) / length(true_labels); % 计算准确率
disp(['故障诊断准确率: ', num2str(accuracy * 100), '%']);