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汇报人：基于VMD混合特征提取和ANFIS的滚动轴承故障诊断方法2024-01-21

目录引言VMD混合特征提取ANFIS模型构建与训练基于VMD-ANFIS的故障诊断流程实验设计与结果分析结论与展望

01引言Chapter

01滚动轴承是旋转机械中的重要部件，其运行状态直接影响整个机械设备的性能和安全。02滚动轴承故障诊断对于预防设备故障、提高设备运行效率和安全性具有重要意义。03传统的滚动轴承故障诊断方法通常基于振动信号分析，但存在特征提取困难、诊断精度不高等问题。因此，研究一种有效的滚动轴承故障诊断方法具有重要的理论意义和实际应用价值。研究背景和意义

目前，国内外学者在滚动轴承故障诊断方面已经开展了大量研究，提出了许多有效的方法，如基于时域、频域和时频域分析的方法、基于机器学习的方法等。未来，滚动轴承故障诊断方法将更加注重多源信息融合、深度学习等技术的应用，以提高诊断精度和效率。然而，现有的方法在处理非线性、非平稳信号时仍存在一定的局限性，且对于复合故障的诊断效果不够理想。国内外研究现状及发展趋势

本研究的主要内容和目标本研究旨在提出一种基于VMD混合特征提取和ANFIS的滚动轴承故障诊断方法，以提高诊断精度和效率。主要内容包括：研究VMD算法在滚动轴承振动信号特征提取中的应用；探讨混合特征提取方法的有效性；设计并实现基于ANFIS的故障诊断模型。目标是通过实验验证所提方法的有效性和优越性，为滚动轴承故障诊断提供一种新的思路和方法。

02VMD混合特征提取Chapter

变分模态分解（VMD）基本原理通过构建并求解约束变分问题，将复杂信号分解为一系列具有不同中心频率的固有模态函数（IMF）。VMD算法实现步骤初始化IMF分量及其中心频率，通过迭代更新每个IMF分量及其中心频率，直到满足停止条件。VMD算法参数设置包括模态数K、惩罚因子α、判别精度ε等，这些参数的选择对VMD分解结果具有重要影响。010203VMD算法原理及实现

将时域、频域和时频域特征进行融合，形成混合特征向量，用于后续故障诊断。对信号进行傅里叶变换或小波变换，提取频谱、功率谱等频域特征。从原始信号中提取均值、方差、峰度等统计特征，以及波形因子、峰值因子等形状特征。利用短时傅里叶变换、Wigner-Ville分布等时频分析方法，提取信号的时频域特征。频域特征提取时域特征提取时频域特征提取混合特征提取混合特征提取方法及步骤

利用基于统计检验、信息论或机器学习的特征选择方法，从混合特征向量中选择与故障类型密切相关的特征子集。采用主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等降维技术，对选定的特征子集进行降维处理，以去除冗余信息并降低计算复杂度。同时，可采用特征缩放、归一化等预处理手段，提高特征的稳定性和可解释性。特征选择方法特征优化策略特征选择与优化策略

03ANFIS模型构建与训练Chapter

自适应神经模糊推理系统（ANFIS）结合了神经网络和模糊逻辑的优点，能够自适应地学习和调整模糊规则。ANFIS模型由五层前馈神经网络构成，包括输入层、模糊化层、规则层、归一化层和输出层。通过训练数据，ANFIS可以自动调整隶属度函数参数和规则后件参数，实现滚动轴承故障特征的自动提取和分类。010203ANFIS模型基本原理

参数设置选择合适的隶属度函数类型、隶属度函数参数初始值、学习率和迭代次数等。训练方法采用混合学习算法，包括梯度下降法和最小二乘法，对ANFIS模型进行训练和优化。训练过程将滚动轴承的振动信号作为输入，故障类型作为输出，通过训练数据不断调整模型参数，使得模型输出与实际故障类型之间的误差最小化。模型参数设置与训练方法确率模型正确分类的样本数占总样本数的比例，反映模型的分类性能。F1值准确率和召回率的调和平均数，综合考虑模型的分类性能和识别能力。召回率针对某一故障类型，模型正确分类的样本数占该类型总样本数的比例，反映模型对该类型故障的识别能力。混淆矩阵通过计算混淆矩阵，可以直观地了解模型对各类故障的识别情况，包括真正例、假正例、真负例和假负例等指标。模型性能评价指标

04基于VMD-ANFIS的故障诊断流程Chapter

采集滚动轴承振动信号使用加速度传感器采集滚动轴承在运行过程中的振动信号，并进行模数转换和存储。数据预处理对采集到的振动信号进行去噪、滤波等预处理操作，以消除干扰和噪声，提高信号质量。数据分割将预处理后的振动信号按照一定长度进行分割，得到多个样本数据。数据采集与预处理030201

VMD分解对每一个样本数据进行变分模态分解（VMD），得到若干个固有模态函数（IMF）。特征提取从每个IMF中提取出时域、频域和时频域特征，如均值、方差、峰值、频谱等。特征融合将提取出的特征进行融合，形成混合特征向量，用于后续的故障诊断。