基于IWOA-SVM的滚动轴承故障诊断

摘要：

针对滚动轴承振动信号故障难以识别的问题,创建一种应用改进鲸鱼优化算法(IWOA)优化支持向量机(SVM)的故障诊断模型.首先将轴承振动信号特征通过VMD的方式提取;其次,为改进鲸鱼优化算法,采取精英反向学习策略增强种群的广泛性,选用非线性因子并加入随机扰动策略增强探索能力;通过4组基准测试函数,将IWOA与4种优化算法对照分析,验证了此改进算法的优越性;最后,将SVM的惩罚参数和核函数参数放入IWOA中,构建IWOA-SVM故障分类模型.故障诊断的结果表明,用IWOA-SVM分类模型在故障诊断中拥有更好的效果,准确率达到100%.

关键词：变分模态分解(VMD)、改进鲸鱼算法(IWOA)、支持向量机(SVM)、故障诊断

分类号：TH133.3

在线出版日期：2023-08-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：50-53