故障识别 | 基于改进螂优化算法（MSADBO）优化变分模态提取（VME）结合稀疏最大谐波噪声比解卷积（SMHD）进行故障诊断识别，matlab代码

最新推荐文章于 2025-12-03 17:03:32 发布

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🔥 内容介绍

故障诊断在保障机械设备稳定运行、降低维修成本方面发挥着至关重要的作用。随着工业自动化程度的日益提高，设备运行工况愈发复杂，传统的故障诊断方法往往难以有效提取隐藏在复杂振动信号中的微弱故障特征。为此，发展更加高效、精确的故障诊断方法成为了亟待解决的关键问题。本文旨在探讨一种基于改进螳螂优化算法（MSADBO）优化变分模态分解（VMD）结合稀疏最大谐波噪声比解卷积（SMHD）的故障诊断识别方法，以期提升复杂工况下机械设备故障诊断的准确性和可靠性。

一、背景与挑战

传统的故障诊断方法主要依赖于时域、频域分析等手段。然而，实际工业环境中采集到的振动信号往往包含大量的噪声、干扰成分，以及多个故障特征的耦合，导致传统方法在识别故障特征时面临诸多挑战。具体而言，主要体现在以下几个方面：

非线性与非平稳性:
机械设备运行过程中，由于摩擦、冲击等因素的影响，振动信号往往呈现出非线性和非平稳的特性，传统的傅里叶变换等方法难以有效处理此类信号。
噪声干扰:
工业现场的电磁干扰、背景噪声等会对采集到的振动信号产生严重的干扰，使得故障特征难以被有效识别。
故障特征微弱:
在故障早期阶段，故障特征往往非常微弱，容易被淹没在噪声中，难以提取。
参数选择困难:
许多信号处理方法，如经验模态分解（EMD）、VMD等，都需要预先设置参数，而参数的选择往往直接影响分解效果，缺乏自适应性。

针对上述挑战，近年来，基于智能算法和信号处理技术相结合的故障诊断方法得到了广泛的研究和应用。其中，VMD作为一种新型的时频分析方法，能够自适应地将信号分解为若干个固有模态函数（IMF），有效地抑制噪声干扰，提取信号中的特征信息。然而，VMD的分解效果很大程度上取决于预设参数，如模态数K和惩罚因子α。如何自适应地选取最优的参数组合，是提升VMD性能的关键。

二、理论基础与方法概述

本文提出的基于MSADBO-VMD-SMHD的故障诊断方法，主要由以下三个核心模块构成：

变分模态分解（VMD）：
VMD是一种非递归的信号分解方法，它将信号分解问题转化为约束变分问题，通过迭代求解得到最优的固有模态函数。VMD具有自适应分解信号的能力，能够克服EMD等方法存在的端点效应和模态混叠问题。其核心思想是：将每个IMF视为围绕一个中心频率的有限带宽信号，通过迭代优化，使得各IMF的带宽之和最小，从而实现信号的自适应分解。
改进螳螂优化算法（MSADBO）：
螳螂优化算法（DBO）是一种新兴的群体智能优化算法，模拟了螳螂的交配行为。DBO具有收敛速度快、全局搜索能力强等优点。然而，DBO在迭代后期容易陷入局部最优解。为了克服这一缺陷，本文引入了两种改进策略：
- 自适应权重策略：
  在位置更新公式中引入自适应权重因子，动态调整螳螂个体对历史最优位置和全局最优位置的依赖程度，从而平衡算法的探索和开发能力。
- 扰动机制：
  在每次迭代后，对表现较差的个体进行随机扰动，增加种群的多样性，避免算法陷入局部最优。
- MSADBO利用改进策略，能够更有效地寻找到VMD的最优参数组合（K和α），使得VMD能够更好地分解原始振动信号。
稀疏最大谐波噪声比解卷积（SMHD）：
SMHD是一种基于谱峭度的信号解卷积方法，能够有效地增强周期性冲击故障特征。其核心思想是：通过优化解卷积滤波器，使得解卷积后的信号具有最大的谐波噪声比（HNR），从而将隐藏在噪声中的周期性冲击特征提取出来。为了提高SMHD的抗噪性能，本文引入稀疏约束，通过L1范数约束解卷积滤波器的系数，从而抑制噪声的影响，提高故障诊断的准确性。

三、MSADBO-VMD-SMHD故障诊断流程

基于上述理论基础，本文提出的MSADBO-VMD-SMHD故障诊断流程如下：

数据采集与预处理：
首先，利用传感器采集机械设备的振动信号。然后，对采集到的信号进行滤波、去噪等预处理操作，以减少噪声的干扰。
MSADBO优化VMD参数：
利用改进的螳螂优化算法（MSADBO）搜索VMD的最优参数组合（模态数K和惩罚因子α）。以VMD分解后各IMF的能量熵之和最小化作为目标函数，通过不断迭代，寻找到最佳的参数组合。
VMD信号分解：
利用寻找到的最优参数，对预处理后的振动信号进行VMD分解，得到一系列固有模态函数（IMF）。
IMF选择：
从分解得到的IMF中选择包含故障信息的敏感IMF。常用的选择方法包括相关系数法、能量法等。本文采用能量法，选取能量占比最高的若干个IMF作为敏感IMF。
SMHD特征增强：
对选取的敏感IMF进行SMHD解卷积，增强信号中的周期性冲击特征。
故障特征提取与识别：
对SMHD解卷积后的信号进行包络谱分析，提取故障特征频率，并结合设备的结构参数和故障模式，进行故障诊断识别。

四、实验验证与分析

为了验证本文提出的MSADBO-VMD-SMHD方法的有效性，本文选取滚动轴承的故障诊断作为实验对象。利用滚动轴承故障数据集，模拟不同工况下的故障信号。然后，分别采用传统VMD方法、DBO-VMD-SMHD方法和本文提出的MSADBO-VMD-SMHD方法进行故障诊断。通过对比实验结果，可以得出以下结论：

MSADBO-VMD能够更好地分解原始振动信号：
相比于传统VMD方法，MSADBO-VMD能够自适应地选择最优的参数组合，从而更好地分解原始振动信号，提取出包含故障信息的固有模态函数。
MSADBO-VMD具有更高的鲁棒性：
相比于DBO-VMD方法，MSADBO-VMD在搜索最优参数时，能够避免陷入局部最优解，具有更高的鲁棒性。
SMHD能够有效增强故障特征：
SMHD解卷积能够有效地增强信号中的周期性冲击特征，提高故障特征提取的准确性。
MSADBO-VMD-SMHD方法能够实现准确的故障诊断：
实验结果表明，本文提出的MSADBO-VMD-SMHD方法能够有效地提取隐藏在复杂振动信号中的微弱故障特征，实现准确的故障诊断识别。

五、结论与展望

本文提出了一种基于改进螳螂优化算法（MSADBO）优化变分模态分解（VMD）结合稀疏最大谐波噪声比解卷积（SMHD）的故障诊断识别方法。该方法通过MSADBO优化VMD参数，能够自适应地将原始振动信号分解为一系列固有模态函数。然后，利用SMHD解卷积增强信号中的周期性冲击特征，实现准确的故障诊断识别。实验结果表明，该方法能够有效地提取隐藏在复杂振动信号中的微弱故障特征，具有良好的抗噪性能和鲁棒性。

未来研究方向可以包括：