【摘 要】
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滚动轴承是整个机械系统的重要结构,选取合适的方法进行滚动轴承的故障诊断格外重要。本文构造了在多种工况下进行故障诊断的方法,即结合小波阈值降噪方法、乌燕鸥优化算法（Sooty Tern Optimization Algorithm,STOA）优化变分模态分解（Variational Mode Decomposition,VMD）及改进的迁移学习和天鹰优化算法（Aquila Optimizer,AO）
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滚动轴承是整个机械系统的重要结构,选取合适的方法进行滚动轴承的故障诊断格外重要。本文构造了在多种工况下进行故障诊断的方法,即结合小波阈值降噪方法、乌燕鸥优化算法（Sooty Tern Optimization Algorithm,STOA）优化变分模态分解（Variational Mode Decomposition,VMD）及改进的迁移学习和天鹰优化算法（Aquila Optimizer,AO）优化最小二乘支持向量机（Least Squares Support Vector Machine,LSSVM）等方法的故障诊断方法。首先,本文介绍了各类小波阈值降噪模型的相关理论,试验时先通过小波阈值一次降噪,再利用乌燕鸥优化方法自动调节变分模态分解中K以及α的大小直至得到最优解,通过最小包络熵准则、平均峭度准则以及相关系数准则构造自适应度函数进行二次降噪,将二次降噪分解得到的分量按照相关系数指标或峭度指标筛选,提取重新合成信号的29个特征值构造多特征集。其次,分别改进联合分布自适应方法（Joint Distribution Adaptation,JDA）以及平衡分布自适应方法（Balanced Distribution Adaptation,BDA）,将得到的多特征集分别采用半监督迁移成分分析方法（Semi-Supervised Transfer Component Analysis,SSTCA）、改进的联合分布自适应方法和改进的平衡分布自适应方法进行迁移对比实验,验证了改进的联合分布自适应方法的迁移学习精度最高即迁移效果最好的优势,构建迁移学习模型。最后,再将迁移学习处理后的多特征数据集输入天鹰优化算法优化的最小二乘支持向量机训练模型,实现模式识别,并通过比较不同方法的分类准确率进一步验证了改进的迁移学习方法和天鹰优化算法的有效性。实验结果显示,结合小波阈值降噪方法、乌燕鸥优化变分模态分解方法、改进的联合分布自适应方法和天鹰优化最小二乘支持向量机方法进行故障诊断时准确率较高。
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