基于WP-TRP的滚动轴承故障诊断方法

摘要

针对故障诊断中传统时频域法提取特征时易受主观因素影响而导致冗余，且深度学习算法受训练数据影响导致计算复杂性较高的缺点，将时域和频域结合，提出一种基于小波包-无阈值递归图（WPTRP）的滚动轴承故障诊断方法 .首先，提出递减信息熵准则，以克服小波包分解的主观性，获取更准确的时频域特征；在此基础上，引入无阈值递归图思想，充分提取数据初始时域特征，并利用奇异值分解进一步降低冗余特征，提高计算效率.然后，引入海洋捕食者算法来获得支持向量机最优参数，实现故障诊断的准确分类.最后，通过标准滚动轴承数据集仿真验证了所提方法的有效性.

关键词

故障诊断 / 小波包分解 / 信息熵 / 无阈值递归图 / 奇异值分解 / 海洋捕食者算法