基于COT-NGO-VMD與LSTM的變轉(zhuǎn)速滾動(dòng)軸承故障診斷

摘要： 針對(duì)滾動(dòng)軸承在混合變轉(zhuǎn)速工況下故障特征難以提取和故障診斷識(shí)別不準(zhǔn)確的問題，提出了一種基于計(jì)算階次跟蹤(COT)-北方蒼鷹優(yōu)化算法(NGO)-變分模態(tài)分解(VMD)的故障特征提取與長(zhǎng)短時(shí)記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(LSTM)相融合的變轉(zhuǎn)速滾動(dòng)軸承故障診斷模型。首先，通過COT算法將非平穩(wěn)時(shí)域信號(hào)轉(zhuǎn)為平穩(wěn)角域信號(hào)；然后，通過NGO算法對(duì)VMD的模態(tài)個(gè)數(shù)K與懲罰因子α進(jìn)行優(yōu)化；其次，以局部極小包絡(luò)...