机床与液压

作者：石颉，马佳能

单位：苏州科技大学电子与信息工程学院；苏州科技大学电子与信息工程学院

关键词：捕鱼优化算法（CFOA）;变分模态分解（VMD）;电机轴承;早期故障诊断

针对电机滚动轴承在早期故障阶段因特征微弱和噪声干扰导致的故障诊断困难问题，提出一种基于捕鱼优化算法（CFOA）优化变分模态分解（VMD）的故障诊断方法。利用辛辛那提大学轴承全寿命周期数据集，通过提取量纲时域特征，确定轴承早期故障发生的具体时间点。采用捕鱼优化算法以最小包络熵为适应度函数，对VMD的两个关键参数（惩罚因子和分解层数）进行自适应优化，获得最优参数组合，对早期故障振动信号进行VMD分解，得到8个本征模态函数分量。最后，通过希尔伯特变换对IMF分量进行边际谱分析，将获得的实际特征频率与理论故障特征频率进行对比以诊断故障类型。结果表明：经CFOA-VMD方法处理得到的实际特征频率为230.469 Hz，与理论外圈故障频率236.4 Hz相比，诊断准确率达到97.5%；与灰狼优化算法、白鲸优化算法和麻雀优化算法等相比，CFOA-VMD的诊断准确率最高，验证了所提算法对于电机轴承早期故障诊断的有效性以及优越性。

来源：2025年第23期

《机床与液压》期刊编辑部

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