毛敏

摘 要：近年来，诸多学者针对滚动轴承故障问题进行了大量研究。本文利用基于小波包分解的时频域特征提取方法获取各频段能量谱。同时，为提高故障诊断模型的诊断精度，利用差分进化灰狼优化算法（Differential Evolution Grey Wolf Optimizer，DEGWO）实现支持向量机（Support Vector Machine，SVM）模型参数自适应。最后，通过具体实验完成故障特征提取与自适应故障诊断模型的构建，从而实现机械设备滚动轴承的状态监测与故障诊断。

关键词：滚动轴承;小波包;DEGWO;SVM;故障诊断

中图分类号：TH165.3文献标识码：A文章编号：1003-5168（2020）16-0044-03

Abstract： In recent years， many scholars have conducted a lot of research on the problem of rolling bearing failure. This paper used the time-frequency domain feature extraction method based on wavelet packet decomposition to obtain the energy spectrum of each frequency band. At the same time， in order to improve the diagnostic accuracy of the fault diagnosis model， the Differential Evolution Grey Wolf Optimizer （DEGWO） was used to realize the support vector machine （SVM） model parameter adaptation. At last， the model of fault feature extraction and self-adaptive fault diagnosis was constructed through specific experiments， so as to realize the condition monitoring and fault diagnosis of rolling bearing of mechanical equipment.

Keywords： rolling bearing;wavelet packet;DEGWO;SVM;fault diagnosis

1 研究背景

滾动轴承是将运转的轴与轴座之间的滑动摩擦变为滚动摩擦，从而减少摩擦损失的一种精密的关键机械部件之一，其健康状况直接影响整机工作性能。滚动轴承故障是影响旋转机械安全服役的主要因素。当前滚动轴承故障诊断技术仍不够成熟，仍有较大的改进空间，对滚动轴承进行及时、高精度的故障诊断，保障机械设备正常运行具有极其重要的意义。

近年来，诸多学者针对滚动轴承的故障诊断问题进行了研究，主要集中于时域、频域或时频域等的故障特征表征领域。鉴于基于小波包的时频域特征提取方法能较好地表征故障特征，因此，其得到广泛应用;同时，故障特征提取后的故障诊断模型构建方面，支持向量机具备良好的分类效果。然而，在滚动轴承故障诊断领域，传统SVM故障诊断模型惩罚系数[c]和核函数半径[σ]设置并非最优，故障识别率低的现象时有发生。因此，滚动轴承故障诊断技术仍不够成熟，仍有改进的空间。……