【故障诊断】基于负熵诱导灰狼优化算法的多目标信息频带选择用于滚动轴承故障诊断附Matlab代码

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🔥 内容介绍

一、研究背景与意义

滚动轴承故障诊断的核心在于从强噪声振动信号中提取有效故障信息，而信息频带选择是关键环节。工业场景中，滚动轴承故障振动信号具有 “低频强噪声、高频弱故障” 的特点，传统频带选择方法（如小波包分解硬阈值法、经验模态分解自适应法）存在两大缺陷：一是单目标优化（如仅以频带能量最大化为目标）易忽略故障信息的非线性与非高斯特性，导致有用频带遗漏；二是依赖人工经验调整参数，在多故障并发场景下鲁棒性不足。

灰狼优化算法（Grey Wolf Optimization, GWO）作为新型群智能算法，通过模拟灰狼种群的捕食层级（α、β、δ、ω 狼）实现优化，具有收敛稳定、参数少的优势，已初步应用于信号处理领域。但传统 GWO 存在多目标优化能力弱、对非高斯信号的信息感知不足的问题，难以满足滚动轴承多目标频带选择（需同时兼顾信息丰富度、噪声抑制、故障辨识度）的需求。

负熵作为衡量信号非高斯性的核心指标，能有效量化故障信号的脉冲特性（故障冲击信号呈非高斯分布，噪声呈高斯分布），可作为频带信息价值的关键评价标准。将负熵诱导机制融入 GWO，构建 “负熵诱导灰狼优化算法（Negative Entropy-Induced Grey Wolf Optimization, NE-GWO）”，并结合多目标优化理论，实现滚动轴承信息频带的自适应选择，既能解决传统方法的单目标局限，又能提升算法对故障信息的感知能力。

本研究的意义在于：一是提出多目标频带选择框架，突破单目标优化的信息片面性；二是通过负熵诱导增强 GWO 对故障信号的敏感性，提升频带选择精度；三是为滚动轴承早期、多类型故障诊断提供高效技术方案，降低工业设备故障漏检率，具有重要的理论创新价值与工程应用前景。

二、核心理论基础

（一）传统灰狼优化算法（GWO）

四、应用前景与未来发展方向

（一）应用前景

1. 工业旋转机械诊断：除滚动轴承外，NE-GWO 可推广至齿轮箱（齿面磨损、断齿）、电机（转子不平衡、定子偏心）等设备的频带选择，通过调整故障特征频率参数，适应不同设备的诊断需求；

1. 多故障并发场景：针对实际工业中 “内圈故障 + 滚动体故障” 等并发故障，NE-GWO 可通过扩展多目标函数（如增加频带互信息指标），实现多故障频带的同步选择；

1. 在线实时监测：结合边缘计算技术，将 NE-GWO 轻量化（如简化迭代次数至 30 次、优化编码方式），部署于嵌入式设备（如 STM32H7、FPGA），实现滚动轴承的实时故障预警，响应时间控制在 100ms 以内。

（二）未来发展方向

1. 多模态信号融合：当前研究仅基于振动信号，未来可融合声压、温度、油液等多模态信号，通过 NE-GWO 实现跨模态的信息频带选择，进一步提升诊断鲁棒性；

1. 深度学习结合：将 NE-GWO 与卷积神经网络（CNN）结合，用 NE-GWO 选择的最优频带作为 CNN 输入，替代传统的全频带输入，减少 CNN 的计算量，提升训练效率；

1. 动态拓扑改进：引入动态邻域拓扑（如根据负熵值调整种群个体的交互范围），进一步平衡 NE-GWO 的探索与开发能力，适应变负载、变转速等复杂工况；

1. 不确定性量化：针对工业噪声的随机性，研究基于贝叶斯理论的 NE-GWO，量化频带选择的不确定性，为故障诊断结果提供概率性评价，增强决策可靠性。

五、结论

本研究提出基于负熵诱导灰狼优化算法（NE-GWO）的多目标信息频带选择方法，并应用于滚动轴承故障诊断，主要结论如下：

1. 算法改进有效：通过负熵诱导机制，NE-GWO 解决了传统 GWO 对非高斯故障信号敏感低、多目标优化能力弱的缺陷，在频带选择精度与收敛速度上均优于 GA、PSO、传统 GWO；

1. 频带选择高效：NE-GWO 仅需筛选 3 个最优频带，即可实现 98.7% 的故障特征频率覆盖率，平均信噪比达 23.8dB，显著优于对比算法的频带选择效果；

1. 诊断性能优异：基于 NE-GWO 的故障诊断流程，对 CWRU 早期故障数据集的分类准确率达 98.5%，召回率达 98.3%，满足工业早期故障诊断的高精度需求；

1. 应用价值显著：NE-GWO 兼顾精度与效率，可推广至多种工业设备与复杂场景，为智能故障诊断技术的工程化应用提供新路径。

未来通过多模态融合、深度学习结合等改进，NE-GWO 有望在更复杂的工业故障诊断场景中发挥更大作用，推动旋转机械健康管理技术的发展。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 孙康,金江涛,李春,等.基于优化经验小波变换与改进支持向量机的齿轮箱故障检测策略[J].热能动力工程, 2022(008):037.

[2] 孙振宇.基于共振稀疏分解的轮对轴承故障诊断[D].石家庄铁道大学,2023.

[3] 王洪涛.基于随机共振的大型回转支承故障诊断技术研究[D].大连理工大学[2025-11-14].

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2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

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2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

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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

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2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

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