摘要
本申请涉及一种轴承故障分类识别方法、装置和计算机设备。采用改进的小龙虾优化算法对变分模态分解的参数进行优化,以提取更有效的本征模态函数,从而增强特征提取的精度,并综合考虑了时空特征、时间依赖关系和对关键特征的关注,从而为轴承故障诊断提供了更加精准和可靠的解决方案。同时,经过改进的小龙虾优化算法在传统的小龙虾优化算法基础上,结合重心反向学习、非线性控制和麻雀警戒机制策略,表现出更优秀的寻优精度和鲁棒性,同时还具有较为优秀的收敛速度,使得变分模态分解的参数优化更精确可靠,进而提高了特征提取的精度,为后续获取故障分类结果的精准度提供了可靠的数据保障。