基于乌鸦搜索算法优化变分模态分解的滚动轴承故障诊断方法研究

针对滚动轴承故障信号的自适应提取和分解的问题，提出一种基于乌鸦搜索算法优化变分模态分解的滚动轴承故障诊断方法。将变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)方法的关键参数K和α采用新型的乌鸦搜索算法(crow search algorithm, CSA)进行优化，得到最优参数组合；再将最优参数组合输入到变分模态分解算法中，对故障信号进行分解从而得到多个本征模态分量(intrinsic mode function, IMF);以样本熵值为适应度函数挑选最优分量，对最优分量进行包络解调，分析其包络谱判断出轴承的故障类型。结果表明，提出的方法在兼顾全局搜索和局部搜索的同时也能将复杂的轴承故障信号准确地进行分解，提取出最优分量进行分析从而判断出轴承故障类型。