优化经验模态分解和支持向量机在滚动轴承故障诊断中的应用

为解决滚动轴承故障诊断难题，提出一种融合自适应波形匹配延拓方法的改进经验模态分解（EMD）和粒子群优化算法（PSO）优化的支持向量机（SVM）的两阶段诊断方法。

方法:

  1. 改进EMD: 采用自适应波形匹配延拓方法有效抑制EMD端点效应，提升信号分解准确性。
  2. 特征提取: 对典型正常及故障振动信号进行改进EMD分解，提取能量信息作为特征。
  3. 模型训练: 利用提取的特征，结合PSO算法对SVM进行参数优化，构建高精度故障诊断模型。
  4. 在线诊断: 实时采集振动信号，经改进EMD分解和特征提取后，输入训练好的模型进行诊断，输出结果。

验证:

采用美国西储大学轴承数据集进行方法验证，结果表明该方法能够有效识别滚动轴承故障。