【故障诊断】基于冯洛伊曼拓扑的鲸鱼算法用于滚动轴承的故障诊断研究附Matlab代码

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🔥 内容介绍

一、研究背景与意义

滚动轴承作为旋转机械的核心传动部件，其运行状态直接决定设备的可靠性与安全性。据工业故障统计，约 40% 的旋转机械停机事故源于滚动轴承故障，而早期故障信号往往被噪声掩盖，传统诊断方法（如小波分析、傅里叶变换）难以精准提取特征，导致故障漏检率较高。

当前，智能优化算法在故障诊断领域的应用成为研究热点。鲸鱼优化算法（Whale Optimization Algorithm, WOA）作为一种新型群智能算法，通过模拟座头鲸的捕食行为实现优化，具有参数少、收敛速度快的优势。但传统 WOA 存在种群多样性不足、后期易陷入局部最优的缺陷，尤其在处理滚动轴承故障特征筛选、分类模型参数优化等复杂任务时，性能受限。

冯・诺依曼拓扑（Von Neumann Topology）作为经典的种群连接结构，通过网格状邻域连接实现个体信息交互，既能保证种群的全局探索能力，又能促进局部精细化搜索，有效平衡算法的探索与开发性能。将冯・诺依曼拓扑融入鲸鱼算法，可改善传统 WOA 的种群更新机制，提升其优化精度与稳定性。

基于此，本研究提出 “冯・诺依曼拓扑鲸鱼算法（Von Neumann Topology-based Whale Optimization Algorithm, VNT-WOA）”，并将其应用于滚动轴承故障诊断：一方面通过 VNT-WOA 优化故障特征筛选，剔除冗余特征、保留关键判别信息；另一方面利用 VNT-WOA 优化分类模型（如 SVM、BP 神经网络）参数，提升故障分类精度。该研究不仅为滚动轴承故障诊断提供新的技术路径，也为群智能算法的拓扑结构改进提供参考，具有重要的理论意义与工程应用价值。

二、核心理论基础

（一）传统鲸鱼优化算法（WOA）

四、结论

本研究提出基于冯・诺依曼拓扑的鲸鱼算法（VNT-WOA），并将其应用于滚动轴承故障诊断，主要结论如下：

1. 算法改进有效：通过冯・诺依曼拓扑的邻域信息交互，VNT-WOA 解决了传统 WOA 种群多样性不足、易陷入局部最优的缺陷，在特征筛选与参数优化任务中，收敛速度与优化精度均优于 GA、PSO、传统 WOA；

1. 诊断性能优异：基于 VNT-WOA 的故障诊断流程，对 CWRU 滚动轴承数据集的分类准确率达 98.8%，对四种故障类型的识别精度均在 98.0% 以上，满足工业诊断需求；

1. 应用价值显著：VNT-WOA 不仅适用于滚动轴承故障诊断，还可推广至其他旋转机械与复杂优化任务，为群智能算法的拓扑改进提供新方向。

未来通过多拓扑融合、深度学习结合等改进，VNT-WOA 有望在更复杂的工业故障诊断场景中发挥更大作用，推动智能诊断技术的工程化应用。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 陈武阁.基于振动信号的高速滚动轴承故障诊断方法研究[D].西安工业大学,2021.

[2] 张荣升,刘丽桑,宋天文,等.基于鲸鱼优化算法的配电网故障区段定位[J].福建工程学院学报, 2021(004):019.

[3] 张荣升,刘丽桑,宋天文,等.基于鲸鱼优化算法的配电网故障区段定位[J].福建理工大学学报, 2021(4):378-384.

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🌈 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位

🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌈图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌈 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

🌈 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划

🌈 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配

🌈 信号处理方面

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🌈电力系统方面

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🌈 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

🌈 雷达方面

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🌈 车间调度

零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP

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