基于负熵诱导灰狼优化的轴承故障诊断频带选择方法

1. 项目概述

在工业设备健康监测领域，滚动轴承作为旋转机械的核心部件，其故障诊断一直是研究热点。传统诊断方法面临两大挑战：一是振动信号中故障特征往往被强噪声淹没，二是现有频带选择方法难以兼顾多目标优化需求。针对这些问题，我们提出了一种基于负熵诱导灰狼优化算法（NE-GWO）的多目标信息频带选择方法。

关键提示：工业现场采集的轴承振动信号通常信噪比低于5dB，而早期故障特征的能量可能仅占信号总能量的0.1%-1%，这使得传统频域分析方法效果有限。

2. 核心算法设计

2.1 传统灰狼优化算法的局限性

标准GWO算法模拟灰狼群体的社会等级和狩猎行为，通过α、β、δ三级领导狼引导ω狼进行搜索。虽然具有参数少、实现简单的优点，但在轴承故障诊断场景中存在明显不足：

1. 单目标优化局限：仅能优化单一目标函数，无法同时考虑频带能量、峭度、负熵等多个关键指标
2. 非高斯信号感知弱：默认距离度量对脉冲型故障特征不敏感
3. 早熟收敛：在20-30代后易陷入局部最优

2.2 负熵诱导机制的创新设计

负熵作为非高斯性的量化指标，特别适合表征轴承故障的冲击特性。我们设计了三级诱导策略：

1. 种群初始化诱导：

   matlab复制% 基于负熵的初始化代码示例
   for i=1:population_size
       candidate = random('norm',0,1,[1,dim]);
       [~,ne_val] = negentropy(candidate);  % 计算负熵
       while ne_val < threshold
           candidate = candidate + 0.1*random('norm',0,1,[1,dim]);
           [~,ne_val] = negentropy(candidate);
       end
       population(i,:) = candidate;
   end
   

2. 狩猎过程诱导：

   • 修改位置更新公式，加入负熵梯度项
   • 设计动态权重：w = 0.5*(1+cos(pi*t/T))，t为当前迭代，T为总迭代