基于GWO寻参优化VMD的滚动轴承故障诊断研究  

作　　者：武杰 薛坤林 张勇[1] 康博[1] 颜立坤 

机构地区：[1]安阳工学院机械与航空制造工程学院,河南安阳455000 [2]河北工程大学机械与装备工程学院,河北邯郸056000 [3]河南省特种设备检验技术研究院安阳分院,河南安阳455000

出　　处：《安阳工学院学报》2025年第2期35-42,共8页Journal of Anyang Institute of Technology

基　　金：河南省自然科学基金面上项目(232300420094)。

摘　　要：变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)算法的参数组合的选取会严重影响算法结果,导致滚动轴承故障特征难以提取。针对参数组合选取的问题,提出了一种基于灰狼优化算法(Grey Wolf Optimizer,GWO)寻参优化VMD的滚动轴承故障特征提取方法。首先通过最大峭度法确定信号分解层数,并通过GWO算法寻优,得到最佳的参数组合。然后,通过GWO优化后的惩罚因子和模式数进行VMD分解,得到本征模态函数。最后对模态分量使用希尔伯特变换和归一化处理,进行包络分析,提取滚动轴承故障特征频率。

关 键 词：灰狼优化算法 优化变分模态分解 滚动轴承 最大峭度 包络分析 

分 类 号：TD407[矿业工程—矿山机电]