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内容介绍
一、研究背景与主题引入
在工业生产中，滚动轴承作为关键旋转部件，其运行状态直接影响设备的安全性与生产效率。据统计，旋转机械故障中约30%源于轴承损伤，而传统诊断方法如频谱分析、小波变换等在处理非线性、非平稳振动信号时存在局限性。例如，传统经验模态分解（EMD）易受模态混叠干扰，导致故障特征提取不准确；支持向量机（SVM）参数优化依赖人工经验，难以实现全局最优解。
近年来，改进自适应噪声完备集合经验模态分解（ICEEMDAN）通过动态注入白噪声并采用集成策略，有效抑制了模态混叠问题，在轴承信号分解中展现出优势。排列熵（PE）作为复杂度量化指标，可区分含噪分量与有效信号，进一步提升特征提取精度。同时，灰狼优化算法（GWO）通过模拟狼群狩猎行为，具备强全局搜索能力，可优化最小二乘支持向量机（LSSVM）的核参数与惩罚因子，解决传统方法参数调优效率低的问题。
本研究聚焦于融合ICEEMDAN-PE特征提取与GWO-LSSVM分类模型的轴承故障诊断方法，旨在通过信号分解、特征量化与模型优化的协同作用，突破传统方法的性能瓶颈，为工业设备健康管理提供理论支持与技术方案。
二、理论基础与文献综述
2.1 信号分解与特征提取技术演进
EMD作为自适应信号处理工具，通过迭代筛选本征模态函数（IMF）实现非线性信号分解，但存在模态混叠与端点效应。为解决这一问题，集合经验模态分解（EEMD）引入白噪声辅助分解，但残留噪声影响结果精度。ICEEMDAN进一步优化噪声注入策略，通过动态调整噪声幅值并集成多次分解结果，在保留信号物理特性的同时提升分解稳定性。例如，在轴承故障诊断中，ICEEMDAN可清晰分离故障冲击成分，其分解效果优于EMD与EEMD。
特征提取方面，时域统计量（如峭度、峰值）与频域能量指标（如能量熵）被广泛用于故障表征，但单一特征难以全面反映信号复杂度。排列熵通过计算时间序列排列模式的概率分布，量化信号不规则性，对噪声与动态变化具有强鲁棒性。研究表明，结合ICEEMDAN与PE的故障特征提取方法，在轴承内圈、外圈及滚动体故障分类中准确率显著提升。
2.2 智能分类模型优化研究进展
SVM通过最大化分类间隔实现高维空间线性可分，但求解二次规划问题计算复杂度高。LSSVM将不等式约束改为等式约束，通过最小二乘法简化优化过程，大幅提升训练效率，尤其适用于小样本场景。然而，LSSVM性能高度依赖核参数（如RBF核的γ）与惩罚因子（C）的选择，传统网格搜索法易陷入局部最优，且计算成本随参数维度指数增长。
群体智能优化算法为参数调优提供了新思路。GWO模拟灰狼群体层级捕猎行为，通过α、β、δ狼引导搜索方向，兼具全局搜索与快速收敛能力。在函数优化与神经网络训练中，GWO已展现出优于粒子群优化（PSO）与遗传算法（GA）的性能。例如，在电力变压器故障分类中，GWO-LSSVM模型准确率较未优化模型提升14%，验证了其有效性。
2.3 当前研究缺口与问题定位
尽管ICEEMDAN与GWO-LSSVM在各自领域取得进展，但现有研究多集中于单一技术改进，缺乏对信号分解-特征提取-模型优化全流程的协同设计。例如，部分研究仅验证ICEEMDAN分解效果，未结合量化特征与优化模型；或仅优化LSSVM参数，未考虑信号预处理对分类性能的影响。此外，现有方法在复杂工况（如变负载、强噪声）下的鲁棒性仍需提升，多源数据融合与实时诊断能力有待拓展。
本研究填补了上述缺口，通过构建ICEEMDAN-PE-GWO-LSSVM协同框架，实现从原始信号到故障分类的全流程优化，重点解决以下问题：
如何通过ICEEMDAN与PE的融合，提取高区分度故障特征？
如何利用GWO实现LSSVM参数的全局优化，提升分类准确率与泛化能力？
如何验证该方法在复杂工况下的鲁棒性与工程适用性？
⛳️ 运行结果
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📣 部分代码
🔗 参考文献
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🌈 各类智能优化算法改进及应用
生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位
🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维
2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类
2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类
2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测
2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类
2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类
2.14 PNN脉冲神经网络分类
2.15 模糊小波神经网络预测和分类
2.16 时序、回归预测和分类
2.17 时序、回归预测预测和分类
2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类
2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类
方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断
🌈图像处理方面
图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知
🌈 路径规划方面
旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻
🌈 无人机应用方面
无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划
🌈 通信方面
传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配
🌈 信号处理方面
信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测
🌈电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电
🌈 元胞自动机方面
交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀
🌈 雷达方面
卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别
🌈 车间调度
零等待流水车间调度问题NWFSP
、
置换流水车间调度问题PFSP
、
混合流水车间调度问题HFSP
、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP
