Abstract：
为了解决滚动轴承早期故障信号微弱、特征提取效果不佳，从而影响故障诊断准确性和效率的问题，本文提出了一种结合信号处理与深度神经网络的故障诊断模型。首先，利用霜冰优化算法对变分模态分解的参数进行优化，以获得最佳模态分量；其次，使用麻雀优化算法对CNN-Transformer组合模型的超参数进行调优；最后，将最优模态分量输入优化后的CNN-Transformer模型，以得到故障分类结果。通过美国CWRU轴承数据集验证，实验结果显示，该模型在准确性和稳定性方面相比其他故障诊断模型有显著提升，能够为工业设备的可靠维护提供更精准的故障诊断支持。
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贵州大学学报(自然科学版)
Year： 2025
Issue： 03
Volume： 42
Page： 44-51
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