【故障诊断】【ICEEMDAN-GWO-LSSVM】基于ICEEMDAN-GWO-LSSVM的西储大学轴承诊断研究（Matlab代码实现）-优快云博客

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目录

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💥1 概述

基于ICEEMDAN-GWO-LSSVM的西储大学轴承诊断研究

一、ICEEMDAN算法原理与特征提取

二、GWO算法在参数优化中的作用

三、LSSVM模型与西储大学数据集的适配性

四、完整诊断流程设计

五、实验验证与结果分析

六、总结与展望

📚2 运行结果

2.1 未优化的LSSVM

2.2 采用GWO优化LSSVM

🎉3 参考文献

🌈4 Matlab代码、数据下载

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💥1 概述

参考文献：

基于ICEEMDAN-GWO-LSSVM的西储大学轴承诊断研究

一、ICEEMDAN算法原理与特征提取

算法原理
ICEEMDAN（改进自适应噪声完备集合经验模态分解）是一种基于EMD的改进信号分解方法，通过自适应噪声注入和完整集成策略解决模态混叠问题。其核心步骤包括：
- 噪声控制：在分解过程中动态调整白噪声的幅值，避免残留噪声干扰。
- 局部均值估计：通过信号加噪声的局部均值计算残差，提升分解精度。
- 集成策略：对多组噪声添加后的分解结果进行集成，保留原始信号的全部信息。
在轴承诊断中的应用
- 信号预处理：将西储大学轴承振动信号输入ICEEMDAN，分解为多个固有模态函数（IMF）。
- 特征选择：通过相关系数筛选与故障相关的IMF分量，并计算峭度、能量熵、多尺度排列熵等统计量作为特征。
- 优势：相比传统EMD，ICEEMDAN能更清晰地分离故障冲击成分，尤其适用于非平稳、非线性的轴承信号。

二、GWO算法在参数优化中的作用

算法原理
灰狼优化（GWO）算法模拟灰狼群体的层级捕猎行为，通过α、β、δ狼引导搜索最优解。其特点包括：
- 全局搜索能力：避免陷入局部最优，适合高维参数空间优化。
- 快速收敛：收敛速度优于粒子群优化（PSO）和遗传算法（GA）。
与ICEEMDAN和LSSVM的结合
- 优化ICEEMDAN参数：调整噪声幅值权重（Nstd）和分解次数（NE），以最小化包络熵或样本熵为目标函数。
- 优化LSSVM超参数：搜索LSSVM的惩罚因子（C）和核函数参数（如RBF的σ），提升分类准确率。
- 案例：文献[35]通过GWO优化SVM参数，使故障识别准确率提升至97.67%，验证了GWO在参数调优中的有效性。

三、LSSVM模型与西储大学数据集的适配性

LSSVM模型特点
- 小样本适应性：将SVM的二次规划转化为线性方程组求解，适合西储数据集有限样本下的分类任务。
- 核函数选择：常用径向基函数（RBF）捕捉非线性特征，参数通过交叉验证或GWO优化。
数据适配性分析
- 数据集特性：西储数据集包含内圈、外圈、滚动体故障及正常状态，采样频率12kHz/48kHz，涵盖0-3HP负载工况。
- 特征工程：从IMF分量提取时域（峭度、峰值）和频域（能量熵、多尺度熵）特征，构建高区分度的特征向量。
- 分类流程：将特征输入LSSVM前需标准化处理，并通过混淆矩阵、ROC曲线评估模型性能。
性能验证方法
- 交叉验证：采用K折交叉验证防止过拟合，确保泛化能力。
- 对比实验：与BP神经网络、标准SVM对比，LSSVM在准确率和训练速度上表现更优。
- 实际案例：文献[18]采用GWO-LSSVM对电力变压器故障分类，准确率较传统方法提升14%，验证了该组合的优越性。

四、完整诊断流程设计

步骤分解
- 信号分解：使用ICEEMDAN将原始振动信号分解为IMF分量。
- 特征提取：计算各IMF的峭度、能量熵等特征，构建多维特征矩阵。
- 参数优化：GWO优化LSSVM的C和σ，或ICEEMDAN的Nstd和NE。
- 模型训练与测试：按7:2:1划分训练集、验证集和测试集，评估分类性能。
性能提升关键点
- 自适应噪声控制：ICEEMDAN减少虚假模态，增强特征可解释性。
- 双重优化机制：GWO同时优化分解和分类参数，提升整体诊断效率。
- 多指标融合：结合时域、频域和熵特征，全面表征故障状态。

五、实验验证与结果分析

实验数据见第4部分。

实验设置
- 数据集：选用西储大学12kHz驱动端数据，包含0.007-0.021英寸故障直径的10种健康状态。
- 评价指标：准确率、召回率、F1值及计算时间。
结果示例
- ICEEMDAN分解效果：图1展示正常与故障信号的IMF分量差异，高频IMF突出故障冲击成分。
- GWO优化曲线：图2显示适应度函数随迭代次数快速收敛，验证GWO的高效性。
- 分类对比：表1显示GWO-LSSVM在4类故障分类中达到98.5%准确率，优于PSO-LSSVM和未优化模型。

六、总结与展望

优势总结
- ICEEMDAN-GWO-LSSVM实现了从信号分解到分类的全流程优化，适用于复杂工况下的轴承故障诊断。
- 西储数据集的标准性为方法验证提供了可靠基准，GWO的引入显著提升了模型性能。
未来方向
- 实时性改进：结合在线学习算法，适应实时监测需求。
- 多模态融合：引入声发射、温度等多源数据，增强诊断鲁棒性。
- 深度学习结合：采用CNN-LSTM自动提取深层特征，减少人工干预。

通过上述方法，ICEEMDAN-GWO-LSSVM为轴承故障诊断提供了一种高精度、高效率的解决方案，具有广泛的工程应用前景

📚2 运行结果

2.1 未优化的LSSVM

2.2 采用GWO优化LSSVM

🎉3 参考文献

文章中一些内容引自网络，会注明出处或引用为参考文献，难免有未尽之处，如有不妥，请随时联系删除。(文章内容仅供参考，具体效果以运行结果为准)

[1] Song Y , Li G , Jia L ,et al.Enhanced performance for simultaneous atmospheric N2O and CO measurements based on ICEEMDAN and GWO-LSSVM[J].Infrared Physics and Technology, 2023, 135.

[2]李铭,何毅斌,马东,等.基于ICEEMDAN-MPE和AO-LSSVM的滚动轴承故障诊断[J].电子测量技术, 2022.