【故障诊断Matlab】基于EEMD结合布谷鸟算法优化支持向量机EEMD-CS-SVM实现轴承故障诊断附代码

基于EEMD和布谷鸟优化的轴承故障诊断方法

最新推荐文章于 2025-11-30 20:35:27 发布

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#支持向量机 #算法 #matlab

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本文介绍了一种结合经验模态分解(EEMD)和布谷鸟算法优化支持向量机(EEMD-CS-SVM)的轴承故障诊断策略，它能有效处理非线性和非平稳信号，实验结果显示其在轴承故障识别和预测上优于传统SVM。

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故障诊断一直是工程领域中一个重要的课题，特别是对于机械设备来说，轴承故障更是一个常见且严重的问题。因此，如何有效地实现轴承故障的诊断和预测一直是工程师们关注的焦点。近年来，随着信号处理和机器学习技术的发展，基于振动信号的轴承故障诊断方法日益成熟，其中，基于支持向量机（SVM）的故障诊断方法备受关注。

在传统的SVM方法中，通常使用固定的窗口长度来提取特征，然而这种方法往往无法很好地适应不同工况下的信号特征。为了解决这一问题，本文提出了一种基于经验模态分解（EEMD）结合布谷鸟算法优化支持向量机（EEMD-CS-SVM）的轴承故障诊断方法。EEMD是一种自适应数据分解方法，能够有效地处理非线性和非平稳信号，而布谷鸟算法则可以用来优化SVM中的参数，提高模型的泛化能力。

具体来说，EEMD-CS-SVM方法首先利用EEMD对振动信号进行分解，得到一系列的固有模态函数（IMF）。然后，利用布谷鸟算法对SVM中的惩罚参数和核函数参数进行优化，得到最优的SVM模型。最后，将优化后的SVM模型应用于轴承故障诊断中，实现对轴承故障的准确识别和预测。

为了验证EEMD-CS-SVM方法的有效性，本文利用了来自某工业设备的振动信号数据进行了实验。实验结果表明，与传统的SVM方法相比，EEMD-CS-SVM方法能够更准确地诊断轴承的故障类型和严重程度，具有更好的泛化能力和鲁棒性。

综上所述，基于EEMD结合布谷鸟算法优化支持向量机的轴承故障诊断方法具有很高的实用价值和推广前景，可以为工程领域提供一种新的轴承故障诊断技术思路。当然，本文提出的方法还有一些局限性，例如对参数的选择较为敏感，需要进一步的优化和改进。希望未来能有更多的研究者投入到这一领域，共同推动轴承故障诊断技术的发展，为工程实践提供更可靠的支持。

📣 部分代码

%%  清空环境变量warning off             % 关闭报警信息close all               % 关闭开启的图窗clear                   % 清空变量clc                     % 清空命令行%%  导入数据res = xlsread('数据集.xlsx');%%  划分训练集和测试集temp = randperm(357);P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';T_train = res(temp(1: 240), 13)';M = size(P_train, 2);P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';T_test = res(temp(241: end), 13)';N = size(P_test, 2);%%  数据归一化[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);p_test  = mapminmax('apply', P_test, ps_input);t_train = ind2vec(T_train);t_test  = ind2vec(T_test );