强噪声背景下的 GWO-VMD 滚动轴承故障诊断方法
来源：机械与电子杂志2025年第11期北京时间：
作者：夏平;高龙飞;张立金;雷默涵
单位：1. 西安石油大学机械工程学院,陕西 西安 710065 ;
2. 西安理工大学机械与精密仪器工程学院,陕西 西安 710048
摘要：为有效提取强噪声背景下的滚动轴承故障特征,提出一种基于灰狼优化算法( GWO )的变分模态分解( VMD )方法。首先,为解决 VMD 的参数选取问题,构建能量熵与峭度的比值(?RHK?)作为目标函数,通过 GWO 确定 VMD 的最优参数组合;其次,为解决 VMD 主模态分量难以选取问题,通过计算所分解模态分量的 RHK 值选取主模态分量;最后,通过包络谱分析实现故障诊断。经仿真信号分析、公开数据集验证以及实验信号测试,验证了所提方法在强噪声环境中能够有效地完成滚动轴承的故障诊断。与传统包络解调法和单一峭度指标筛选的有效分量的包络谱相比,所提方法具有更好的鲁棒性。
关键词：滚动轴承;故障诊断;灰狼优化算法;变分模态分解;能量熵与峭度比
基金资助：陕西省自然科学基金青年资助项目( 2023-JC-QN-0505 )
