针对轴承故障振动信号在单一尺度下提取故障特征信息不完备,导致故障诊断识别率较低的问题,提出基于粒化散布熵(FIG-DE)和麻雀搜索算法(SSA)参数优化的支持向量机(SVM)的轴承故障诊断方法。利用模糊信息粒化对轴承振动信号进行粒化处理,得到fLow、fR、ftp3个尺度下的模糊信息粒;分别计算3组信号的散布熵;将所得的熵值组成特征向量矩阵,输入SSA-SVM进行轴承故障分类。结果表明:利用SSA-SVM进行滚动轴承故障诊断,准确率有明显的提高。

在旋转机械的智能故障诊断中,复杂网络结构的非监督学习方法调节参数多,训练时间长,而结构简单的网络诊断准确率不够理想。针对以上问题,采用模糊信息粒化和稀疏自编码器搭建并行结构的学习网络,并行结构的稀疏自编码器同时对粒化后重新构成的多个有效参量信息自适应的进行特征提取,随后使用随机森林方法对提取的特征进行融合分类。实验结果表明该方法可以有效实现高精度故障诊断;且与常用的串行多网络处理结构相比,降低了网络参数调节的复杂度和多层网络的前后影响,并且提高了诊断精度,减少了训练时间。