【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 -优快云博客

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🔥 内容介绍

滚动轴承作为旋转机械中的关键部件，其状态直接影响着整个设备的运行可靠性和安全性。早期、准确的滚动轴承故障诊断对于预防重大事故、降低维护成本至关重要。然而，由于运行环境的复杂性以及故障机理的非线性，从振动信号中提取有效的故障特征仍然面临着诸多挑战。特别是在复杂的噪声环境下，振动信号往往包含大量的冗余信息，这些信息不仅掩盖了真实的故障特征，还增加了故障诊断的难度。因此，如何从原始振动信号中有效地选择信息频带，提取具有代表性的故障特征，已成为滚动轴承故障诊断领域的研究热点。

传统的频带选择方法主要依赖于经验或先验知识，例如包络解调、小波变换等。这些方法虽然在一定程度上能够提取故障特征，但其性能往往受限于参数的选择和信号的平稳性假设。随着信号处理理论和智能优化算法的发展，基于智能算法的信息频带选择方法得到了广泛的应用。例如，遗传算法、粒子群算法等已被应用于优化滤波器参数，从而提取更有利于故障诊断的信号成分。然而，这些算法在处理高维、复杂优化问题时，容易陷入局部最优，导致搜索效率降低。

为了克服传统方法和现有智能算法的局限性，本文提出一种基于负熵诱导灰狼优化算法的多目标信息频带选择方法用于滚动轴承故障诊断。该方法旨在通过优化选择信息频带，最大化提取故障特征的同时，最小化噪声干扰的影响，从而提高故障诊断的准确性和鲁棒性。

一、理论基础与方法概述

负熵与信息提取：熵是描述系统不确定性的度量，熵越大，信息量越少。负熵则相反，负熵越大，信息量越大。在滚动轴承故障诊断中，故障信号通常呈现出非高斯、非线性的特性，因此，利用负熵可以衡量信号的非高斯性，从而反映故障信息的丰富程度。本文采用负熵作为评价指标之一，用于衡量信息频带所包含的故障特征的显著性。通过最大化负熵，可以有效地提取包含丰富故障信息的频带。

包络谱与故障特征：包络谱是一种常用的故障特征提取方法，它通过提取振动信号的包络线，并对其进行频谱分析，从而识别故障频率。滚动轴承的常见故障，如内圈故障、外圈故障、滚动体故障等，都对应着特定的故障频率。因此，包络谱可以有效地反映故障的类型和严重程度。本文采用包络谱幅值作为评价指标之一，用于衡量信息频带所包含的故障特征的能量大小。通过最大化包络谱幅值，可以有效地提取包含显著故障特征的频带。

灰狼优化算法（GWO）：灰狼优化算法是一种基于灰狼社会等级结构的群体智能优化算法。该算法模拟了灰狼的狩猎行为，通过狼群的合作和领导，有效地搜索最优解。与其他智能优化算法相比，GWO具有参数少、易于实现、全局搜索能力强等优点。然而，标准的GWO在求解复杂问题时，仍然存在收敛速度慢、易陷入局部最优等问题。

负熵诱导策略：为了提高GWO的性能，本文引入了负熵诱导策略。该策略利用负熵的信息，指导灰狼的搜索方向。具体来说，在每次迭代过程中，首先计算当前种群中所有灰狼的负熵值，然后选择负熵值最高的灰狼作为领导者。领导者将引导其他灰狼向信息量最大的方向搜索。通过这种方式，可以有效地提高GWO的全局搜索能力，并加速算法的收敛速度。

多目标优化模型：为了同时考虑负熵和包络谱幅值这两个评价指标，本文构建了一个多目标优化模型。该模型的目标函数为：

ini

Maximize: F = (ω1 * NegativeEntropy) + (ω2 * EnvelopeSpectrumAmplitude)

其中，NegativeEntropy表示信息频带的负熵值，EnvelopeSpectrumAmplitude表示信息频带的包络谱幅值，ω1和ω2分别表示负熵和包络谱幅值的权重系数，用于平衡这两个指标的重要性。通过求解该多目标优化模型，可以得到一组Pareto最优解，每个解都代表一个不同的信息频带选择方案。

二、算法流程与实施步骤

数据预处理：对原始振动信号进行预处理，包括去噪、滤波等操作，以提高信噪比。常用的去噪方法包括小波阈值去噪、经验模态分解等。

初始化灰狼种群：随机生成一组灰狼个体，每个个体代表一个信息频带选择方案。每个个体的维度代表选择的频带数量，每个维度的值代表频带的起始频率和截止频率。

计算个体适应度：对于每个灰狼个体，首先根据其代表的信息频带选择方案，从预处理后的振动信号中提取相应的频带信号。然后，计算提取频带信号的负熵值和包络谱幅值，并根据多目标优化模型计算个体的适应度值。

选择领导者：从当前种群中选择适应度值最高的灰狼作为领导者（Alpha狼）。

负熵诱导更新：根据负熵诱导策略，更新灰狼的位置。具体来说，利用负熵信息指导灰狼向信息量最大的方向搜索。

灰狼协同狩猎：除了领导者外，其他灰狼根据标准GWO的策略，协同狩猎，更新自己的位置。

更新种群：更新灰狼种群后，重新计算个体的适应度值，并更新领导者。

迭代优化：重复步骤4-7，直到达到预设的迭代次数或满足收敛条件。

Pareto最优解选择：从迭代过程中得到的Pareto最优解集中选择一个或多个解作为最终的信息频带选择方案。选择标准可以根据实际情况进行调整，例如选择负熵值和包络谱幅值都比较大的解。

故障诊断：基于选择的信息频带，提取故障特征，并利用机器学习算法进行故障诊断。常用的机器学习算法包括支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）、决策树等。