【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

在工业设备健康管理体系中，滚动轴承作为关键传动部件，其故障诊断的精准性与高效性直接决定设备的运行安全性与维护成本。传统故障诊断方法（如傅里叶变换、支持向量机）在面对复杂工况下的弱故障特征提取、诊断模型参数优化等问题时，常存在鲁棒性不足、收敛速度慢等局限。鲸鱼优化算法（Whale Optimization Algorithm, WOA）作为一种新型智能优化算法，虽具备全局寻优能力强、参数设置少的优势，但传统 WOA 采用全连接拓扑结构，易出现种群多样性过早丧失、局部最优陷阱等问题。冯洛伊曼拓扑（Von Neumann Topology）凭借其规整的网格连接方式，可有效平衡种群信息传递效率与多样性保持能力。将冯洛伊曼拓扑与鲸鱼算法融合，构建基于冯洛伊曼拓扑的鲸鱼算法（Von Neumann Topology-based Whale Optimization Algorithm, VN-WOA），可显著提升算法的寻优性能，为滚动轴承故障诊断中的特征选择、模型参数优化提供高效解决方案。本文将从理论基础、融合机制、诊断流程及性能验证四个维度，系统探究 VN-WOA 在滚动轴承故障诊断中的应用。

一、核心理论基础：冯洛伊曼拓扑与鲸鱼优化算法

二、冯洛伊曼拓扑与鲸鱼算法的融合机制

将冯洛伊曼拓扑融入鲸鱼算法，核心是通过拓扑结构重构种群信息交互方式，优化算法的寻优策略，实现 “多样性保持 - 全局寻优 - 局部精修” 的协同提升。具体融合机制包括拓扑嵌入、信息交互规则设计、寻优策略改进三个层面。

三、基于 VN-WOA 的滚动轴承故障诊断流程

将 VN-WOA 应用于滚动轴承故障诊断，主要围绕 “故障特征选择” 与 “诊断模型参数优化” 两个核心环节，构建 “信号采集 - 特征提取 - 特征选择 - 模型优化 - 故障识别” 的完整诊断流程，具体步骤如下：

（一）故障振动信号采集与预处理

1. 信号采集：

• 传感器部署：采用压电式加速度传感器（频响范围 0.1Hz-20kHz，灵敏度 50mV/g），安装在滚动轴承座的径向正上方与水平方向（各 1 个），采集轴承运行时的径向振动信号；若轴承存在轴向振动，在端盖处增设 1 个轴向传感器。安装方式采用磁吸式（吸力≥50N），确保传感器与轴承座紧密贴合，减少信号衰减。

• 采集参数设置：根据轴承转速确定采样频率（如转速 1500r/min 时，轴承旋转频率

  fr=25Hz

  ，故障特征频率最高约 1kHz，采样频率设为 5kHz，满足奈奎斯特准则）；采样时长设为 1s，确保包含 25 个旋转周期，每个故障类型（如内圈故障、外圈故障、滚动体故障、复合故障）采集 50 组样本，其中 30 组用于训练，20 组用于测试。

1. 信号预处理：

• 噪声去除：采用小波阈值去噪（选择 db6 小波基，分解层数 6 层，阈值采用 Stein 无偏风险估计）去除高频电磁噪声与低频基础振动；对工频干扰（50Hz），采用 IIR 陷波滤波器（中心频率 50Hz，阻带衰减 40dB）抑制。

• 趋势项去除：采用多项式拟合（拟合阶数 2-3 阶）去除传感器漂移、温度变化导致的趋势项，确保信号基线平稳。

• 信号分段：将预处理后的 1s 信号按 2048 个采样点分段，得到每个样本的子信号，为后续特征提取提供统一长度的数据。

（二）多域故障特征提取

为全面表征滚动轴承的故障状态，从时域、频域、时频域三个维度提取特征，构建高维特征集：

1. 时域特征（12 个）：包括峰值、峰峰值、均值、标准差、方差、峭度、偏度、峰值因子、脉冲因子、裕度因子、波形因子、能量，其中峭度、峰值因子对早期故障的冲击信号敏感，可有效捕捉弱故障特征。

1. 频域特征（10 个）：对时域信号进行傅里叶变换，提取频域重心、频率方差、频率标准差、谱峰能量、谱峰幅值、3dB 带宽、5dB 带宽、谱熵、频域峭度、频域偏度，重点反映故障特征频率的能量分布。

1. 时频域特征（15 个）：采用小波包变换（db4 小波基，分解层数 3 层）将信号分解为 8 个频带，提取每个频带的能量、能量熵、方差、标准差、峭度，共 15 个特征，可有效表征非平稳振动信号的时频分布特性。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 沙金霞.改进鲸鱼算法在多目标水资源优化配置中的应用[J].水利水电技术, 2018, 49(4):9.DOI:10.13928/j.cnki.wrahe.2018.04.003.

[2] 蔡赛男,宋卫星,班利明,等.基于鲸鱼算法优化LSSVM的滚动轴承故障诊断[J].控制与决策, 2022, 37(1):7.

[3] 白丽丽,韩振南,任家骏,等.基于拉普拉斯分值和鲸鱼寻优SVM的滚动轴承故障诊断[J].太原理工大学学报, 2019.

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