摘要：首先利用蛙跳算法对最佳影响参数组合进行搜索,搜索结束后选择最优的参数,利用优化参数的变分模态分解对故障信号处理,得到本征模态函数;为了验证蛙跳算法得到的参数是否为最优参数,选择最佳的本征模态函数进行包络分析,将包络谱的特征频率与实际故障频率相比较;以得到的模态函数构成矩阵,进行奇异值分解,得到信号的奇异值,以奇异值作为极限学习机的输入,对故障类型进行分类。利用优化参数的变分模态分解对仿真信号和实测信号进行分析,均能提取特征信息,对故障类型进行识别,表明该方法有一定的实际意义和实用价值。

关键词：蛙跳算法 变分模态分解 极限学习机 滚动轴承 

单位：北京交通大学电气工程学院; 北京100044