基于变分模态分解排列熵和粒子群优化支持向量机的滚动轴承故障诊断方法

针对滚动轴承故障振动信号的非平稳性和低信噪比的特点,提出基于变分模态分解(VMD)排列熵和粒子群优化支持向量机(PSO-SVM)的滚动轴承故障诊断方法;该方法利用VMD对信号进行预处理,可得若干本征模态分量(IMFs),根据包含故障信息的数量筛选出有效IMFs,求其排列熵构造特征向量,建立支持向量机的滚动轴承故障诊断模型,并用粒子群算法优化参数,以提升分类性能;在滚动轴承故障诊断实例中,通过与VMD结合SVM和集成经验模态分解(EEMD)结合PSO-SVM进行对比。结果表明,本文中提出的方法故障诊断的准确率更高。