【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

Matlab前程算法屋

于 2025-03-12 21:22:46 发布

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文章标签：算法

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🔥 内容介绍

滚动轴承作为旋转机械的关键部件，其健康状况直接影响到整机设备的性能、寿命以及安全性。因此，对滚动轴承进行准确、可靠的故障诊断具有重要的理论意义和工程价值。然而，滚动轴承的故障信号往往具有非线性、非平稳的特征，加之复杂工况的干扰，使得传统的故障诊断方法难以取得理想的效果。近年来，智能优化算法凭借其强大的全局搜索能力和自适应学习特性，在故障诊断领域得到广泛应用。本文将探讨一种基于冯·诺依曼拓扑的鲸鱼优化算法（Von Neumann Topology-based Whale Optimization Algorithm, VNT-WOA）在滚动轴承故障诊断中的应用研究。

1. 滚动轴承故障诊断的挑战与意义

滚动轴承常见的故障类型包括内圈故障、外圈故障、滚动体故障以及保持架故障。这些故障往往伴随着振动、噪声等异常现象。然而，在实际运行过程中，由于噪声的干扰、转速的变化以及负载的影响，故障信号往往被淹没在背景噪声中，难以提取和识别。传统的时域、频域分析方法虽然在一定程度上可以诊断轴承故障，但对于复杂工况下的故障诊断往往力不从心。

因此，发展高效的故障诊断方法，能够有效监测轴承的运行状态，及早发现潜在的故障，避免突发性故障的发生，降低设备维修成本，提高设备运行效率，保障生产安全。

2. 鲸鱼优化算法及其改进

鲸鱼优化算法（Whale Optimization Algorithm, WOA）是一种新兴的群体智能优化算法，其灵感来源于座头鲸的捕食行为。WOA具有结构简单、参数少、易于实现等优点，在解决优化问题方面表现出良好的性能。然而，WOA也存在一些不足之处，例如容易陷入局部最优、收敛速度慢等问题。

为了克服这些不足，本文引入了冯·诺依曼拓扑结构对WOA进行改进。冯·诺依曼拓扑是一种经典的邻域拓扑结构，在该拓扑结构中，每个个体只与周围的几个邻居进行信息交互。这种局部信息交流的机制可以有效地增强种群的多样性，避免种群过早地陷入局部最优。

具体而言，基于冯·诺依曼拓扑的鲸鱼优化算法（VNT-WOA）在每次迭代中，每个个体不仅会受到全局最优解的影响，还会受到其邻居个体的影响。通过这种局部和全局信息的交互，VNT-WOA可以更好地探索搜索空间，从而提高算法的全局搜索能力和收敛速度。

3. 基于VNT-WOA的滚动轴承故障诊断方法

本文提出一种基于VNT-WOA的滚动轴承故障诊断方法，其流程如下：

数据采集与预处理： 首先，利用振动传感器采集滚动轴承的振动信号。然后，对采集到的原始信号进行预处理，包括滤波、降噪等操作，以提高信号的信噪比。常用的预处理方法包括小波变换、经验模态分解（EMD）等。
特征提取： 从预处理后的信号中提取能够反映滚动轴承故障特征的指标。常用的特征指标包括时域指标（如均方根值、峭度等）、频域指标（如频谱峰值、能量谱密度等）以及时频域指标（如小波能量、希尔伯特-黄谱等）。
特征选择： 提取的特征指标往往存在冗余和相关性，这会影响诊断模型的性能。因此，需要对特征指标进行选择，选取对故障诊断有用的特征。本文采用VNT-WOA进行特征选择，将特征子集作为鲸鱼个体，将分类准确率作为适应度函数，通过迭代优化，找到最优的特征子集。
故障诊断： 利用选取的特征子集训练诊断模型。常用的诊断模型包括支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）以及决策树等。本文选择支持向量机作为诊断模型，利用VNT-WOA优化SVM的参数，以提高诊断模型的泛化能力。
诊断结果评估： 利用测试样本对训练好的诊断模型进行评估，常用的评估指标包括准确率、精确率、召回率以及F1值等。