基于响应曲面代理模型与IGA-LS的滚动轴承故障诊断与参数优化
黄俊 李小霞

湖南铁道职业技术学院，湖南株洲，412001；

摘要：滚动轴承大量用在新能源汽车电驱动系统、轨道交通牵引电机以及各类工业装备场景里，本身提取到的故障特征不够突出，常规诊断模型的参数设定大多依托经验完成，很容易让误报率处于较高水平，诊断环节的实时性也存在不足。本文依托响应曲面法搭建诊断性能预测代理模型，配套给出混合优化方法（IGA-LS），这套方法把改进遗传算法和局部搜索做了融合。操作过程中先完成振动信号特征提取，再通过正交实验拿到足量诊断样本，搭建起小波包分解层数、特征选择阈值、支持向量机惩罚系数、核参数四类变量和诊断误差之间的对应映射关系，再用IGA-LS完成全局寻优操作。全部实验数据显示，针对典型滚动轴承内圈、外圈和滚动体故障开展的诊断测试里，故障程度预测误差可以控制在6.3%以内，完成参数优化后整体诊断准确率达到97.6%，和传统经验参数设定的方法相比高出11.1个百分点，误报率下调68.2%，单样本诊断耗时缩短44.7%，算法收敛代数锁定在67代，整套方法的实际使用效果得到验证。

关键词：滚动轴承；故障诊断；响应曲面法；遗传算法；参数优化；振动信号

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