1 简介

针对从滚动轴承振动信号中所提取的故障信息精度低的问题，利用遗传算法对变分模态分解模态个数K和惩罚参数α 寻优，目标函数为多尺度排列熵参数，再根据VMD处理信号得到若干模态分量，筛选后进一步提取能量熵作为特征向量。使用特征提取向量，可进行后续轴承故障诊断等工作。

2 变分模态分解VMD原理

VMD能够自适应匹配每种模态的最佳中心频率和有限带宽，实现固有模态分量（IMF）有效分离，
其核心思想是构建和求解变分问题。

VMD实现步骤为：

由VMD分解步骤可知，分解信号前需要设置合适的模态个数K和惩罚参数α，K取值过大会导致过分解，反之，则会欠分解，α 取值过大，会造成频带信息丢失，反之，会信息冗余，所以需要确定最佳参数组合[K，α]。目前多用中心频率观察法，通过观察不同K值下的中心频率确定K值，但该法具有偶然性，且只能确定模态个数K，无法确定惩罚参数α。

使用遗传算法（GA）对VMD变分模态分解的惩罚参数alpha与分解模态层数K进行寻优，以局部包络熵极小值作为适应度函数。[alpha, K] 为进化个体的位置，局部包络熵极小值为个体的适应度值。

3 GA优化VMD效果

3.1 遗传算法优化VMD各分量信号图像

1.时域图像

2.频谱图像

3.2 全部图像

4 主要代码

main.m

%% 基于遗传算法(genetic algorithm, GA))优化变分模态分解（variational mode decomposition,VMD）参数clc
clear
close all
% 读取数据
[file,path,indx]  = uigetfile({'*.xlsx';'*.xls';'*.txt';'*.*'},'File Selector');
if indx == 1||indx==2data=xlsread(strcat(path, file));
elseif indx == 3data=load(strcat(path, file));
elsewarning('请选择数据集进行实验');return;
end%采样频率
fs=12800;
% 读取前1000长度的信号
len=1000;
s=data(1:len);
% 采样时间
t = (0:len-1)/fs;%% 设定遗传算法参数
popsize =6;   % 种群大小
iter =30;   % 最大迭代次数
dim = 2;   % 变量个数
lb = [100 3];   % alpha范围 K范围   下限
ub = [2000 7];  % 上限
pc=0.8;                       %交叉概率，0和1之间
pm=0.2;                    %变异概率，0和1之间%% 遗传算法GA优化VMD参数tic ,  % 开始计时GA_VMD(popsize,iter,dim,lb,ub,pc,pm,0);  % 0表示不保存IMF，1，导出IMF并保存toc,  % 结束计时

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