为了提高民航发动机滚动轴承故障诊断正确率,提出基于改进天牛须搜索算法优化Elman神经网络的诊断模型。针对天牛须搜索算法易早熟等缺陷,对天牛质心位置和步长更新操作进行改进,并用改进算法优化Elman网络的学习率、权重和阈值。使用IBAS-Elman模型对滚动轴承故障和正常状态进行诊断,并分析Elman网络延迟向量比例因子对滚动轴承故障诊断率的影响。为了验证IBAS-Elman模型的有效性,将天牛须搜索算法、萤火虫算法和遗传算法作为对比算法。实验结果表明:改进天牛须搜索算法收敛精度优于对比算法。

为了提高变分模态分解(VMD)对滚动轴承微弱故障特征提取的准确性,提出了一种基于参数优化VMD与奇异值分量及其熵相结合的滚动轴承故障诊断方法。该方法通过寻优算法确定VMD的模态数K和二次惩罚因子α;根据余弦-标准差指标提取VMD典型本征模态分量(IMF);计算IMF奇异值及其熵,并利用计算结果分别判断滚动轴承的不同故障状态。结合美国西储大学轴承振动信号数据,实验结果表明:相比经验模态分解奇异值故障诊断方法,基于参数优化VMD奇异值故障诊断方法能更明显地识别滚动轴承的不同故障类型,为区分滚动轴承微弱故障提供了一种可行的诊断思路。