VMD滤波和麻雀算法的滚动轴承剩余使用寿命预测【附代码】

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滚动轴承作为大型工业旋转机械的重要组成部分，在提高机械设备效率方面起着关键作用，其状况直接影响机械设备的运行状态。统计显示，滚动轴承的故障占所有旋转机械故障的 45% 至 55%。因此，对滚动轴承进行实时监测和寿命预测，不仅能减少企业经济损失，还能确保设备高效运行。

二、基于改进 VMD 的滤波方法

1. 相位空间重构：首先利用相位空间重构（PSR）将原始振动信号从高维度的时间序列映射到低维度的相空间中，得到振动信号的相空间轨迹。这一步骤有助于更好地理解信号的内在结构和动态特性。通过将时间序列转换为相空间中的轨迹，可以揭示信号的非线性特征和潜在的周期性。
2. VMD 分解：对经过相位空间重构后的信号进行变分模态分解（VMD），得到 12 个本征模态函数（IMF）。VMD 是一种自适应的信号分解方法，能够将复杂的信号分解为多个具有不同频率和时间尺度的 IMF 分量。这些 IMF 分量可以更好地反映信号的局部特征和不同频率成分。
3. 相似性计算与模态区分：计算振动信号的相空间轨迹和各个 IMF 成分之间的相似性，通过杰卡德指数（JI）区分相关和不相关的模态。相似性计算可以帮助确定哪些 IMF 分量与原始信号的相空间轨迹具有较高的相关性，而哪些是不相关的。JI 是一种用于衡量两个集合相似性的指标，在这里用于判断 IMF 分量与相空间轨迹的相似程度。
4. 不相关模态处理与信号重构：对不相关的模态进行指数平滑移动平均法（EMA）处理，并从中提取有用的信号。最后，对各模态分量进行信号重构。EMA 处理可以平滑不相关模态中的噪声和干扰，提取出有用的信号特征。通过信号重构，可以将处理后的 IMF 分量重新组合成一个滤波后的振动信号。

实验结果表明，这种基于改进 VMD 的滤波方法能够将处理后的振动信号的信噪比提高到 28.29dB，均方误差降低到 0.88。与 EMD-DT 滤波、VMD-PR 滤波方法相比，具有明显优势。

三、改进的麻雀算法优化神经网络模型

1. 改进的自适应萤火虫移动步长的麻雀算法（FASSA）：为了更好地优化用于轴承剩余使用寿命预测的 LSTM 和 GRU 模型，引入了一种改进的智能优化算法，即 FASSA。该算法通过改进自适应萤火虫移动步长，提高了搜索能力和收敛速度。
2. 超参数优化：将 FASSA 应用于神经网络模型中部分超参数的优化，如 Batch_Size 和隐藏层单元数目。超参数的选择对神经网络模型的性能有着重要影响。通过优化这些超参数，可以提高模型的预测性能和泛化能力。
3. 实验验证：通过实验验证，FASSA 算法具有出色的搜索能力和快速的收敛速度，能够更加准确地找到最佳参数组合。使用 FASSA-LSTM-GRU-LSTM 模型对滚动轴承的剩余寿命进行预测，证明了该方法的有效性和可行性。

# 基于改进 VMD 的滤波方法相关函数

def phase_space_reconstruction(vibration_signal):
    # 相位空间重构
    # 返回相空间轨迹
    pass

def vmd_decomposition(signal):
    # VMD 分解
    # 返回 IMF 分量
    pass

def calculate_similarity(trajectory, imf):
    # 计算相似性
    # 返回相似性指标
    pass

def ema_processing(irrelevant_mode):
    # EMA 处理不相关模态
    # 返回处理后的信号
    pass

def signal_reconstruction(modes):
    # 信号重构
    # 返回重构后的信号
    pass

# 改进的麻雀算法相关函数

def fassa_optimization(objective_function, bounds, num_iterations):
    # FASSA 优化算法
    # 返回优化后的参数
    pass

# 神经网络模型相关函数

def fassa_lstm_gru_lstm_model(input_data, optimized_params):
    # FASSA-LSTM-GRU-LSTM 模型
    # 返回预测结果
    pass