基于多特征提取与蜣螂算法优化的轴承故障诊断

噪声与振动控制 ›› 2025, Vol. 45 ›› Issue (4): 130-135.

基于多特征提取与蜣螂算法优化的轴承故障诊断

谢锋云，樊秋阳，孙恩广，王阳，宋成杰，朱海燕

( 华东交通大学机电与车辆工程学院，南昌330013 )

收稿日期:2024-01-03 修回日期:2024-03-25 出版日期:2025-08-18 发布日期:2025-07-28

Bearing Fault Diagnosis Based on Multi-feature Extraction and Dung Beetle Algorithm Optimization

Received:2024-01-03 Revised:2024-03-25 Online:2025-08-18 Published:2025-07-28

摘要/Abstract

摘要： 针对轴承振动信号易受噪声干扰，单一特征量准确率低的问题，提出一种基于小波包分解(Wavelet Packet Decomposition，WPD)、有效时域特征（绝对平均值、波形指标）、频域特征（均方根频率）以及多尺度符号动力学熵（Multi-scale Symbolic Dynamic Entropy，MSDE）的轴承故障诊断方法。首先，对轴承振动信号进行小波包分解，提取多频带特征，并根据相关系数筛选最佳分量进行信号重构；其次，提取时域和频域敏感特征，同时计算重构信号的MSDE值，组成多特征向量；最后，将提取的多特征向量输入到蜣螂算法(Dung Beetle Optimizer，DBO)优化的支持向量机(Support Vector Machine，SVM)中识别不同轴承故障类型。结果显示，该方法能够从多方位提取故障特征，相较于单一特征量准确率更高，识别速度更快。

关键词: 故障诊断, 多特征, 多尺度符号动力学熵, 蜣螂算法

谢锋云, 樊秋阳, 孙恩广, 王阳, 宋成杰, 朱海燕. 基于多特征提取与蜣螂算法优化的轴承故障诊断[J]. 噪声与振动控制, 2025, 45(4): 130-135.

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Bearing Fault Diagnosis Based on Multi-feature Extraction and Dung Beetle Algorithm Optimization

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