摘要： 针对现有轴承故障诊断中常用的时频分析方法存在变换系数在时频平面上分布相对离散，时频谱能量模糊等共性问题，提出了一种基于小波变换的时间重分配多同步压缩变换（WTMSST）结合经蜣螂算法（DBO）优化变分模态分解（VMD）的滚动轴承故障诊断方法。该方法采用了一种根据重分配同步压缩变换（WTSST）优化的WTMSST算法，通过固定点迭代减少了在强频率变化下的群延迟，然后通过以最小包络熵为适应度的DBO算法优化VMD输入参数，根据峭度重构信号后，运用WTMSST进行故障特征提取。采用凯斯西储大学的数据集进行测试，验证该法准确描述了信号的冲击特征，并证明其较过往处理方式具有更好的性能。

关键词: 故障诊断；时间重分配同步压缩变换；固定点迭代；变分模态分解；蜣螂算法

中图分类号: 

• TH133.33