基于PSO VMD与贝叶斯网络的滚动轴承故障诊断 论文

为了解决电机在变负载运行条件下滚动轴承振动信号故障的特征提取困难以及故障诊断准确率低的问题，提出了一种基于变步长粒子群的变分模态分解与贝叶斯网络相结合的滚动轴承故障诊断模型。通过变步长粒子群算法优化的变分模态分解与Hilbert变换，能够有效提取故障信息并进行离散化处理，进而构建贝叶斯网络故障诊断模型，以推理滚动轴承故障的发生概率。

为了验证该方法的准确性，利用完备、不完备数据集以及噪声试验进行了测试。仿真结果表明，该方法不仅能够高效提取特征信息，还能在不确定信息的情况下实现准确的推理估计，显著提高了滚动轴承故障诊断的准确率，展示出其在滚动轴承故障诊断预测中的广阔应用前景。

相关研究和方法的详细内容可以参考以下资料：

• 基于变分模态分解和SVM的滚动轴承故障诊断_王新

• 参数优化变分模态分解方法在滚动轴承早期故障诊断中的应用

• 滚动轴承故障诊断的研究

• 基于变分模态分解和1.5维谱的轴承早期故障诊断方法

• 基于Hilbert变换的滚动轴承故障诊断

这些资料将进一步增强对方法的理解，并提供更多的理论与实践参考。