一种基于FFT和SABO-KELM的柔性薄壁轴承故障诊断方法

本发明旨在提供一种基于FFT和SABO‑KELM的柔性薄壁轴承故障诊断方法，包括以下步骤：A、分别采集正常柔性薄壁轴承和故障柔性薄壁轴承的多组原始振动信号，获取振动信号的时域特征，并采用快速傅里叶变换获取频域特征，构成特征信号的训练集；B、以训练集的错误率为适应度函数，采用SABO算法优化KELM模型的正则化参数、核函数参数，输入训练集进行训练，得到优化后的SABO‑KELM模型；C、采集待测柔性薄壁轴承的原始振动信号，获取振动信号的时域特征，并采用快速傅里叶变换获取频域特征，构造特征集；D、将特征集输入训练好的SABO‑KELM模型处理，从而辨别出故障类型。本发明方法能够提高诊断的性能和可靠性，从而快速准确的完成故障类型识别与分类。